最近，來自字節跳動和上海科技大學的研究人員開發了一項名爲 “HeadGAP” 的研究引起了大家的關注，研究團隊提出了一種新的方法，可以僅通過三張目標人物不同視角的照片，快速創建出高仿真、可動畫化的3D虛擬人頭部形象，並且可以根據參考視頻實現面部表情同步。

研究團隊展示了在真實場景下，如何通過少量數據實現個性化的頭像創建。在這項研究中，研究者們首先進行了一個名爲 “先驗學習” 的階段。在這個階段，他們從一個大型的多視角動態數據集中提取了3D 頭部的先驗信息。這些先驗信息能夠幫助系統理解不同的頭部特徵和表現形式。接着，在 “頭像創建” 階段，研究者們利用這些先驗信息進行個性化定製，生成目標人物的虛擬頭像。

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整個過程採用了一種基於高斯點雲的自解碼網絡，結合了部分動態建模。通過這種方式，系統能夠快速捕捉到每個個體的獨特性，並在此基礎上進行頭像的個性化優化。團隊還採用了一些技術手段，比如反演和微調策略，使得頭像的個性化過程更加高效，最終成功實現了照片級別的渲染效果和多視角一致性。

在實驗中，研究團隊展示了他們的方法在不同場景下的表現，結果顯示，無論是在控制環境下還是在真實環境中，生成的3D 頭像都能保持很高的質量和穩定的動畫效果。這一成果不僅在虛擬社交、遊戲開發等領域有着廣泛的應用前景，同時也爲3D 頭像的個性化製作提供了新的思路和方法。

產品入口：https://top.aibase.com/tool/headgap

劃重點:

🎨 研究團隊通過 “HeadGAP” 方法，僅需少量照片即可創建逼真的3D 頭部虛擬形象。  

🚀 該方法採用高斯點網絡和動態建模技術，實現頭像個性化定製與優化。  

🖼️ 實驗結果顯示，生成的頭像在渲染質量和動畫表現上都非常出色，適用於多種應用場景。