HeadGAP – 字節跳動推出的3D頭像生成模型

HeadGAP是什麼

HeadGAP是字節跳動和上海科技大學共同推出的3D頭像生成模型，僅用少量圖片快速生成逼真的3D頭像。採用先驗學習和個性化創建階段的框架，基於大規模多視角動態數據集導出的3D頭部先驗信息。通過高斯Splatting自動解碼網絡和部分動態建模，結合身份共享編碼與個性化潛在代碼，HeadGAP實現了高保真度和可動畫的3D頭像，具有多視圖一致性和穩定動畫效果。

HeadGAP的主要功能

• 少樣本學習：能從極少量的圖片（甚至只有一張）中創建出逼真的3D頭像。
• 高保真度：生成的3D頭像具有照片級的渲染質量，細節豐富且真實。
• 動畫魯棒性：頭像不僅在視覺上逼真，還能進行流暢的動畫表現，適應不同的面部表情和動作。
• 個性化定製：通過先驗學習和個性化階段，能夠根據用戶的具體特徵進行定製化處理。
• 多視角一致性：頭像在不同視角下都能保持一致性，無論是正面、側面還是斜視等。

HeadGAP的技術原理

• 先驗學習階段：在這個階段，系統通過分析大規模多視角動態數據集中的3D頭部模型，學習並提取頭部的通用特徵和形狀先驗。
• 高斯Splatting網絡：基於高斯分佈的自動解碼器網絡，能將3D頭部數據分佈表示爲高斯原語的集合，捕捉頭部的複雜幾何結構。
• 身份共享編碼與個性化潛在代碼：採用共享編碼來學習不同身份之間的共同特徵，同時爲每個個體生成個性化的潛在代碼，以學習個體獨特的屬性。
• 部分動態建模：通過基於部件的建模方法，能對頭像的各個部分進行動態調整，適應不同的面部表情和動作。

HeadGAP的項目地址

• 項目官網：headgap.github.io
• GitHub倉庫：https://github.com/headgap/headgap.github.io
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2408.06019

如何使用HeadGAP

• 數據準備：準備少量目標人物的圖片，圖片可以是從不同角度拍攝的，HeadGAP能從多個視角學習人物的特徵。
• 上傳圖片：將這些圖片上傳到HeadGAP系統中。可以訪問官方網站或提供的API接口完成。
• 先驗學習：系統將使用上傳的圖片進行先驗學習，從大規模多視角動態數據集中提取3D頭部的先驗信息。
• 頭像創建：基於學習到的先驗信息，系統將進入頭像創建階段。在這個階段，系統會生成一個初始的3D頭像模型。

HeadGAP的應用場景

• 虛擬社交：在虛擬現實或增強現實社交平台中，用戶可以用HeadGAP生成的3D頭像作爲自己的虛擬形象。
• 遊戲開發：遊戲開發者可以用HeadGAP技術爲遊戲角色創建逼真的3D頭像，提升遊戲的沉浸感和個性化體驗。
• 電影和動畫製作：電影或動畫製作，HeadGAP可以生成或重建角色的面部特徵，實現更加真實和生動的表演捕捉。
• 教育和培訓：在模擬訓練或教育軟件中，HeadGAP可以用來創建逼真的虛擬教師或學員的頭像，提高學習體驗。