HeadStudio: Text to Animatable Head Avatars with 3D Gaussian Splatting
作者: Zhenglin Zhou, Fan Ma, Hehe Fan, Zongxin Yang, Yi Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-02-09 (更新: 2024-12-21)
备注: 26 pages, 18 figures, accepted by ECCV 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出HeadStudio以解决高质量动画头像生成问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 数字头像 3D高斯点云 动画生成 文本到图像 实时渲染 虚拟现实 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法在生成高质量和一致的动画头像方面存在困难，尤其是在细节表现和动态驱动上。
- 本文提出HeadStudio框架，通过3D高斯点云与可动画头部模型结合，实现从文本提示生成逼真头像。
- 实验结果显示，HeadStudio能够以≥40 fps的速度渲染1024分辨率的头像，并能平滑响应真实语音和视频。
📝 摘要（中文）
创建数字头像从文本提示生成一直是一个令人向往但具有挑战性的任务。尽管2D扩散模型取得了良好效果，但现有方法在高效生成高质量和一致的动画头像方面仍面临困难。以往的可动画头部模型如FLAME在准确表示细节纹理和几何形状方面存在局限。此外，高质量的3D静态表示在动态驱动方面也面临挑战。本文提出了HeadStudio，一个利用3D高斯点云生成逼真可动画头像的框架。我们将3D高斯与可动画头部先验模型关联，促进高质量3D表示的语义动画。通过优化初始化、蒸馏和正则化，我们共同学习形状、纹理和动画。大量实验表明，HeadStudio在从文本提示生成可动画头像方面表现出色，能够以1024分辨率实时渲染高质量新视图（≥40 fps），并能平滑驱动真实世界的语音和视频。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从文本生成高质量、可动画的数字头像的问题。现有方法在细节表现和动态驱动方面存在显著不足，难以实现一致性和高效性。
核心思路：HeadStudio通过将3D高斯与可动画头部先验模型结合，提供了一种新的生成方式，能够在高质量3D表示上实现语义动画。这样的设计使得生成的头像在视觉上更加真实且动态表现更为自然。
技术框架：HeadStudio的整体架构包括三个主要模块：3D高斯点云生成模块、动画优化模块和实时渲染模块。首先，通过文本提示生成3D高斯点云，然后优化形状、纹理和动画，最后实现实时渲染。
关键创新：最重要的技术创新在于将3D高斯点云与可动画头部模型的结合，解决了以往模型在细节和动态表现上的不足。这种方法在生成头像的质量和一致性上具有显著优势。
关键设计：在设计中，采用了多种损失函数来优化生成的头像，包括形状损失、纹理损失和动画一致性损失。此外，网络结构经过精心设计，以确保在生成过程中能够有效捕捉细节和动态特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HeadStudio能够以≥40 fps的速度渲染1024分辨率的头像，显著提升了生成头像的质量和实时性。与现有基线相比，生成的头像在视觉效果和动态表现上均有显著改善，展示了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和社交媒体等。通过提供高质量的可动画头像，能够增强用户的沉浸感和互动体验，未来可能在数字身份和个性化内容创作中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Creating digital avatars from textual prompts has long been a desirable yet challenging task. Despite the promising results achieved with 2D diffusion priors, current methods struggle to create high-quality and consistent animated avatars efficiently. Previous animatable head models like FLAME have difficulty in accurately representing detailed texture and geometry. Additionally, high-quality 3D static representations face challenges in semantically driving with dynamic priors. In this paper, we introduce \textbf{HeadStudio}, a novel framework that utilizes 3D Gaussian splatting to generate realistic and animatable avatars from text prompts. Firstly, we associate 3D Gaussians with animatable head prior model, facilitating semantic animation on high-quality 3D representations. To ensure consistent animation, we further enhance the optimization from initialization, distillation, and regularization to jointly learn the shape, texture, and animation. Extensive experiments demonstrate the efficacy of HeadStudio in generating animatable avatars from textual prompts, exhibiting appealing appearances. The avatars are capable of rendering high-quality real-time ($\geq 40$ fps) novel views at a resolution of 1024. Moreover, These avatars can be smoothly driven by real-world speech and video. We hope that HeadStudio can enhance digital avatar creation and gain popularity in the community. Code is at: https://github.com/ZhenglinZhou/HeadStudio.