本文介绍了一种名为GaussianAvatar的新方法，利用3D高斯模型生成高保真度的可动虚拟角色。该方法通过两阶段姿势估计和迭代初始化策略，解决了高斯表示的聚合和偏差问题，实现了高质量渲染。实验结果显示，该方法在动态外观建模和表情捕捉方面优于现有技术，具备快速渲染和高分辨率的优势。

本文介绍了一种用可控的3D高斯模型表示的高保真度头像模型，通过优化中性3D高斯模型和基于完全学习的MLP变形场，捕捉复杂表情。同时，设计了几何引导初始化策略以确保训练过程的稳定性和收敛性。实验证明，在夸张的表情下实现了2K分辨率下的超高保真度渲染质量。

本文介绍了一种用高斯模型表示的高保真度头像模型，通过优化中性高斯模型和学习的变形场，捕捉复杂表情，并设计了几何引导初始化策略以确保稳定性和收敛性。实验证明，在夸张的表情下，该方法在2K分辨率下实现了超高保真度渲染质量。