HeadGAP是什么
HeadGAP是字节跳动和上海科技大学共同推出的3D头像生成模型，仅用少量图片快速生成逼真的3D头像。采用先验学习和个性化创建阶段的框架，基于大规模多视角动态数据集导出的3D头部先验信息。通过高斯Splatting自动解码网络和部分动态建模，结合身份共享编码与个性化潜在代码，HeadGAP实现了高保真度和可动画的3D头像，具有多视图一致性和稳定动画效果。
HeadGAP的主要功能
少样本学习：能从极少量的图片（甚至只有一张）中创建出逼真的3D头像。高保真度：生成的3D头像具有照片级的渲染质量，细节丰富且真实。动画鲁棒性：头像不仅在视觉上逼真，还能进行流畅的动画表现，适应不同的面部表情和动作。个性化定制：通过先验学习和个性化阶段，能够根据用户的具体特征进行定制化处理。多视角一致性：头像在不同视角下都能保持一致性，无论是正面、侧面还是斜视等。HeadGAP的技术原理
先验学习阶段：在这个阶段，系统通过分析大规模多视角动态数据集中的3D头部模型，学习并提取头部的通用特征和形状先验。高斯Splatting网络：基于高斯分布的自动解码器网络，能将3D头部数据分布表示为高斯原语的集合，捕捉头部的复杂几何结构。身份共享编码与个性化潜在代码：采用共享编码来学习不同身份之间的共同特征，同时为每个个体生成个性化的潜在代码，以学习个体独特的属性。部分动态建模：通过基于部件的建模方法，能对头像的各个部分进行动态调整，适应不同的面部表情和动作。
