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havatar

HAvatar addresses the challenge of creating animatable 3D human head avatars in a lightweight setting, a problem not yet well solved.

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HAvatar是一种旨在轻量级设置中创建可动画的3D人类头部头像的项目,解决了之前尚未很好解决的挑战。它引入了一种新颖的混合显式-隐式3D表示方式——面部模型条件化的神经辐射场(NeRF),将NeRF的表达能力与参数模板的先验信息相结合。其核心是提出了一种基于合成-渲染的条件方法,将参数模型的先验信息融合到隐式场中,而不限制拓扑灵活性。这种方法克服了现有方法中看到的形状不一致问题,提高了动画的稳定性。

此外,采用基于GAN的架构以及图像到图像的转换网络,实现了高分辨率、逼真且视角一致的动态头部外观合成。通过实验表明,HAvatar在3D头部头像动画方面达到了最先进的性能。

HAvatar的特点和优势主要包括:

  1. 混合显式-隐式3D表示:结合了NeRF的高表达能力和参数模板的先验信息,提供了一种强大的3D头部表示方法。
  2. 条件合成-渲染方法:通过融合参数模型的先验信息到隐式场中,保持了拓扑的灵活性,同时解决了形状不一致的问题。
  3. 动画稳定性:通过改进的表示和合成方法,HAvatar提高了动画的稳定性,使头部动画更加流畅和自然。
  4. 高分辨率和逼真的合成:利用GAN基础架构和图像到图像转换网络,实现了高分辨率、逼真且视角一致的动态头部外观合成。
  5. 最先进的性能:实验结果显示,HAvatar在3D头部头像动画方面的性能超越了现有技术。

通过这些特点和优势,HAvatar为创建逼真且可高度自定义的3D人类头部头像提供了一种有效的解决方案,特别适合需要轻量级、高质量3D头部动画的应用场景。

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