GHARP提出一种实时3D人头动画方法：离线构建身份几何与外观表示，运行时用轻量网络预测表情残差，并在预训练重建模型的语义潜空间中融合多视角。针对表情信号缺失身体姿态与衣物信息导致的模糊与闪烁，引入身体对齐网络消除歧义。该方法在Ava-256上取得最优质量，在A100上快13倍，高斯数量少8倍。