本文提出一种从单目RGB视频学习高质量隐式三维头像的方法，结合参数化人脸模型、几何先验与神经辐射场，实现表情和头部姿态控制及逼真渲染。该方法在UV空间使用卷积网络整合空间上下文，生成局部特征，重建出表情细节更准确、泛化性更强的头像，优于现有方法。

本文提出了一种从野外拍摄的单目 RGB 视频学习高质量的隐式三维头像的方法，通过参数化人脸模型驱动头像实现用户控制的面部表情和头部姿态，使用几何先验和 3DMM 的动态跟踪结合神经辐射场实现细粒度控制和光线真实感，并通过在 3DMM 几何上锚定的局部特征来预测，通过 3DMM 变形驱动，插值在 3D 空间中产生指定查询点的体积辐射。实验结果表明，该方法能够重建高质量的头像，并具有更准确的表情依赖细节，更好地推广到训练之外的表情和数量上优秀的渲染效果。

本文介绍了一种从野外拍摄的单目RGB视频学习高质量隐式三维头像的方法，通过参数化人脸模型驱动头像，实现用户控制的面部表情和头部姿态。该方法结合几何先验、3DMM的动态跟踪和神经辐射场，实现细粒度控制和光线真实感。实验结果表明，该方法能够重建高质量的头像，具有更准确的表情依赖细节，并在训练之外的表情和数量上具有优秀的渲染效果。

本文介绍了一种从野外拍摄的单目 RGB 视频学习高质量隐式三维头像的方法，通过参数化人脸模型驱动头像，实现用户控制的面部表情和头部姿态。使用几何先验和3DMM的动态跟踪结合神经辐射场实现细粒度控制和光线真实感。实验结果表明，该方法能够重建高质量的头像，并具有更准确的表情依赖细节，更好地推广到训练之外的表情和数量上优秀的渲染效果。