位元組跳動和上海科技大學的研究人員共同開發了一種名為「HeadGAP」的創新技術，能夠僅憑三張不同角度的目標人物照片，快速生成逼真、可動畫化的3D虛擬人頭部模型。這項技術突破了傳統3D建模對大量資料和複雜操作的依賴，為虛擬人物創建帶來了前所未有的便利性，並具備極高的個人化客製化能力。透過「先驗學習」階段累積的3D頭部先驗訊息，HeadGAP能夠有效率地產生高度還原目標人物特徵的虛擬頭像，並支援基於參考影片的臉部表情同步。
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為“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，可以僅通過三個目標人物不同視角的照片，快速創造出高模擬、可動畫化的3D虛擬人頭部形象，並且可以根據參考影片實現臉部表情同步。
研究團隊展示了在真實場景下，如何透過少量資料實現個人化的頭像創建。在這項研究中，研究者們首先進行了一個名為「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資料集中提取了3D 頭部的先驗資訊。這些先驗資訊能夠幫助系統理解不同的頭部特徵和表現形式。接著，在「頭像創建」 階段，研究者利用這些先驗資訊進行個人化定制，產生目標人物的虛擬頭像。
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。透過這種方式，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人化優化。團隊也採用了一些技術手段，例如反演和微調策略，使得頭像的個人化過程更加高效，最終成功實現了照片層級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品質和穩定的動畫效果。這項成果不僅在虛擬社交、遊戲開發等領域有著廣泛的應用前景，同時也為3D 頭像的個人化製作提供了新的思路和方法。
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劃重點:
研究團隊透過「HeadGAP」 方法，只需少量照片即可創造逼真的3D 頭部虛擬圖像。
此方法採用高斯點網路與動態建模技術，實現頭像個人化客製化與最佳化。
實驗結果顯示，生成的頭像在渲染品質和動畫表現上都非常出色，適用於多種應用場景。
HeadGAP技術的出現，標誌著3D虛擬人像生成技術邁向了一個新的里程碑，其高效、便利和高保真度的特性，必將為虛擬實境、元宇宙等領域帶來革命性的影響。未來，我們可以期待這項技術在更多領域得到應用，為人們帶來更逼真、更個人化的虛擬體驗。