DEGAS：基于3DGS的全身头像丰富面部表情建模技术

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DEGAS: Detailed Expressions on Full-Body Gaussian Avatars 介绍： https://initialneil.github.io/DEGAS 论文： https://arxiv.org/abs/2408.10588 DEGAS （Detailed Expressions on Full-Body Gaussian Avatars）是一种创新的全身头像建模方法，它基于3D高斯溅射（3DGS）技术，能够创建出具有丰富面部表情的逼真全身头像。 该方法通过训练一个条件变分自编码器（cVAE），利用身体动作和面部表情作为驱动信号，生成高斯图来模拟人体的UV布局。与传统的3D形态模型（3DMMs）不同，DEGAS 采用了仅在2D肖像图像上训练的表情潜在空间，这种方法不仅提高了表情的表达能力，还成功地将2D说话面部与3D头像之间的差距弥合，为交互式AI代理的开发提供了新的可能性。 在实现上，DEGAS 展现了多方面的优势。它不仅能够处理复杂的全身动作，还能精确捕捉并再现微妙的面部表情变化。此外，DEGAS还支持音频驱动的 ………………………………