我们提出了个性化的高斯本征模型（GEMs）用于人类头部的研究，一种将动态3D高斯压缩为低维线性空间的新方法。通过用蒙特卡洛算法生成点云来组织和压缩头部面部的高斯。我们替换了大量的基于CNN的体系结构，转而使用单个线性层，提高了速度并使一系列实时应用成为可能。