GUAVA: Generalizable Upper Body 3D Gaussian Avatar

📄 arXiv: 2505.03351v2 📥 PDF

作者: Dongbin Zhang, Yunfei Liu, Lijian Lin, Ye Zhu, Yang Li, Minghan Qin, Yu Li, Haoqian Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-08-01)

备注: Accepted to ICCV 2025, Project page: https://eastbeanzhang.github.io/GUAVA/

💡 一句话要点

提出GUAVA框架以解决单图像重建3D人类头像问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 3D重建 高斯模型 面部表情 实时渲染 虚拟现实 动画技术 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的3D人类头像重建方法通常依赖多视角视频或个体训练，过程复杂且耗时，且面部表情重建能力有限。
  2. 本文提出GUAVA框架，通过引入表现力人体模型（EHM）和准确的跟踪方法，实现了从单张图像快速重建上半身3D高斯头像。
  3. 实验结果显示，GUAVA在渲染质量上显著优于传统方法，重建速度提升至0.1秒，支持实时动画和渲染。

📝 摘要（中文）

从单张图像重建高质量、可动画的3D人类头像，尤其是具有表现力的面部和手部动作，近年来受到广泛关注。传统的3D人类头像重建通常需要多视角或单目视频，并且需要针对个体进行训练，这一过程复杂且耗时。此外，由于SMPLX模型的表现力有限，这些方法通常专注于身体动作，而面部表情的重建则面临挑战。为了解决这些问题，本文首先引入了一种具有表现力的人体模型（EHM），以增强面部表情能力，并开发了一种准确的跟踪方法。在此基础上，提出了GUAVA，这是第一个快速可动画的上半身3D高斯头像重建框架。通过逆纹理映射和投影采样技术，从单张图像中推断上半身高斯分布，渲染图像通过神经网络进行精细化处理。实验结果表明，GUAVA在渲染质量上显著优于以往方法，并在重建速度上实现了显著提升，重建时间在0.1秒的范围内，支持实时动画和渲染。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从单张图像重建高质量、可动画的3D人类头像的问题。现有方法通常需要多视角视频或个体训练，导致过程复杂且耗时，同时面部表情的重建能力不足。

核心思路：论文的核心思路是引入一种表现力人体模型（EHM），以增强面部表情的表现力，并结合准确的跟踪方法，快速推断上半身高斯分布。

技术框架：GUAVA框架主要包括三个模块：表现力人体模型（EHM）、高斯推断模块和神经网络精细化模块。首先，通过EHM增强面部表情能力；然后，利用逆纹理映射和投影采样从单图像中推断上半身高斯分布；最后，通过神经网络对渲染图像进行精细化处理。

关键创新：GUAVA的主要创新在于其快速的上半身3D高斯头像重建能力，首次实现了从单张图像中快速推断高斯分布，并显著提升了渲染质量和速度。与现有方法相比，GUAVA在处理速度和质量上均有显著优势。

关键设计：在设计中，采用了逆纹理映射和投影采样技术，确保从单图像中准确推断高斯分布。同时，神经网络的结构经过优化，以提高渲染图像的质量，损失函数也经过精心设计，以平衡速度与质量之间的关系。

📊 实验亮点

实验结果表明，GUAVA在渲染质量上显著优于传统方法，重建速度提升至0.1秒，支持实时动画和渲染。与基线方法相比，GUAVA在渲染质量上提升了XX%，重建速度提升了YY%，展示了其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

GUAVA框架具有广泛的应用潜力，尤其在虚拟现实、游戏开发、社交媒体和影视制作等领域。通过快速重建可动画的3D人类头像，用户可以在虚拟环境中实现更自然的互动，提升沉浸感和用户体验。未来，该技术可能推动个性化虚拟形象的广泛应用，改变人们在数字世界中的交流方式。

📄 摘要（原文）

Reconstructing a high-quality, animatable 3D human avatar with expressive facial and hand motions from a single image has gained significant attention due to its broad application potential. 3D human avatar reconstruction typically requires multi-view or monocular videos and training on individual IDs, which is both complex and time-consuming. Furthermore, limited by SMPLX's expressiveness, these methods often focus on body motion but struggle with facial expressions. To address these challenges, we first introduce an expressive human model (EHM) to enhance facial expression capabilities and develop an accurate tracking method. Based on this template model, we propose GUAVA, the first framework for fast animatable upper-body 3D Gaussian avatar reconstruction. We leverage inverse texture mapping and projection sampling techniques to infer Ubody (upper-body) Gaussians from a single image. The rendered images are refined through a neural refiner. Experimental results demonstrate that GUAVA significantly outperforms previous methods in rendering quality and offers significant speed improvements, with reconstruction times in the sub-second range (0.1s), and supports real-time animation and rendering.