GHARP：大規模再構築事前知識に基づくリアルタイムのガウスヘッドアニメーション

我々は、対象者の少量の入力画像と駆動用の表情信号から3Dヒューマンヘッドをリアルタイムでアニメーション化する手法であるGHARP（Real-time Gaussian Head Animation from Large-scale Reconstruction Prior）を提案する。本手法では、問題を二段階に分離し、オフラインで対象者の幾何学的形状と外観の表現を構築するアイデンティティ段階と、ランタイムにその上に表情依存の残差を予測するアニメーション段階に分割する。この分離により、忠実度、品質、実行時間の間で望ましいトレードオフが実現される：アイデンティティ段階は計算コストが高くなる一方で、アニメーション段階は…