研究员分享基于混合2D-3D高斯溅射的几何精确高保真头部Avatar重建
充分利用2DGS和3DGS的优势
（映维网Nweon 2025年05月05日）重建高保真三维Avatar在虚拟现实等各种应用中至关重要。利用神经辐射场（NeRF）重建逼真Avatar的开创性方法受到训练和渲染速度的限制。基于3DGS的新方法可以显著提高了训练和渲染的效率，但由于三维立体图像的表面不一致导致几何精度不理想。另外，2DGS使用2D Surfels，以牺牲渲染保真度为代价来提高几何精度。
为了充分利用2DGS和3DGS的优势，中国科学院，中国科学院大学，英特尔，清华大学，南开大学，北京大学团队提出了一种名为MixedGaussianAvatar的新方法，以用于真实和几何精确的Avatar重建。
主要思想是利用2D高斯重建Avatar的表面，确保几何精度。她们将2D高斯函数附加到FLAME模型的三角形网格，并将额外的3D高斯函数接到2DGS渲染质量不足的2D高斯函数，从而创建了一个混合的2D-3D高斯表示。
接下来，使用FLAME参数将2D-3D高斯函数动画化。研究人员进一步引入了一种渐进的训练策略，首先训练2D高斯函数，然后对混合2D-3D高斯函数进行微调。综合实验证明了MixedGaussianAvatar的优越性。
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