GHARP: 대규모 재구성 사전을 기반으로 한 실시간 가우시안 헤드 애니메이션

우리는 피사체의 몇몇 입력 이미지와 구동 표현 신호만으로 3D 인간 머리를 실시간으로 애니메이션화하는 방법인 GHARP(Gaussian Head Animation from Real-time Large-scale Reconstruction Prior)를 제시합니다. 본 연구에서는 이 문제를 두 단계로 분리하여, 오프라인에서 피사체의 기하학적 특성과 외관을 표현하는 모델을 학습하는 아이덴티티 단계와, 런타임에 이를 기반으로 표현에 따라 변하는 잔차를 예측하는 애니메이션 단계로 나눕니다. 이러한 분리 방식은 정확도, 품질 및 실행 시간 측면에서 유리한 트레이드오프를 제공합니다: 아이덴티티 단계는 계산 비용이 높을 수 있는 반면, 애니메이션 단계는 …