​顛覆3D建模！GGHead ：實現超高速高質量、角色一致3D頭部生成

本文來聊一聊一種新穎的3D 建模技術 ——GGHead。這個技術由慕尼黑工業大學的 Tobias Kirschstein 等人研發，能夠在超快的速度下生成高質量、視角一致的3D 人頭模型。

想象一下，使用普通的消費級 GPU，GGHead 可以實時生成和渲染分辨率達到1024² 的3D 頭部圖像，這在以往是難以實現的。

GGHead 的核心在於它採用了一種叫做 “3D 高斯點雲” 的表示方式，結合了3D 生成對抗網絡（GAN）的優勢。它通過一個強大的2D 卷積神經網絡(CNN)來預測模板頭部網格在 UV 空間中的高斯屬性。這樣，GGHead 就可以充分利用模板的 UV 佈局規律，解決生成非結構化3D 高斯點雲的複雜性。

值得一提的是，GGHead 在生成過程中引入了一種新的 “全變差損失” 技術，這種方法有助於提升生成3D 模型的幾何精度。簡單來說，它確保渲染出來的相鄰像素來源於 UV 空間中相近的高斯點，這樣能夠提升圖像的質量和角色一致性。

與現有的3D GAN 技術相比，GGHead 不僅生成的圖像質量上佳，而且在速度上也大幅提升，解決了之前高分辨率樣本生成慢的問題。通過僅使用單視角2D 圖像，GGHead 成功實現了高效的3D 頭部生成。

GGHead 的出現讓3D 建模的門檻降低了許多，它能夠快速且一致地生成高質量的3D 人頭模型，爲未來的人類建模研究開闢了新的可能性。

項目入口:https://tobias-kirschstein.github.io/gghead/

劃重點:

🌟 GGHead 可以在普通 GPU 上實時生成高分辨率的3D 人頭模型。  

💡 該技術利用3D 高斯點雲表示和2D CNN 生成高斯屬性，確保建模效率。  

🔧 引入 “全變差損失” 技術提升幾何精度，保證圖像質量和一致性。