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AI 综述
Apple Machine Learning Research 提出 GHARP 实时高斯头部动画方法,可从少量输入图像和驱动表情信号实时生成 3D 人头动画。该方法将问题拆分为两个阶段:离线构建身份几何与外观表示,运行时用轻量网络预测表情相关残差,并引入身体对齐网络消除身体姿态与衣物位置带来的歧义。在 Ava-256 benchmark 上,GHARP 达到 SOTA,在 A100 GPU 上运行速度最高提升 13 倍,高斯数量减少 8 倍。目前尚无后续发展。
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GHARP：基于大规模重建先验的实时高斯头部动画事件进展
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- 来源：Apple Machine Learning Research
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10月27日
Apple Machine Learning Research一手
GHARP：基于大规模重建先验的实时高斯头部动画
Apple 提出 GHARP，可从少量输入图像和驱动表情信号实时生成 3D 人头动画，在 Ava-256 benchmark 上达到 SOTA，在 A100 GPU 上运行速度最高提升 13 倍，高斯数量减少 8 倍。该方法将问题拆分为离线构建身份几何与外观表示、运行时用轻量网络预测表情相关残差两个阶段，并引入身体对齐网络消除身体姿态与衣物位置带来的歧义。