NPGA：神经参数化高斯化身

这篇论文介绍了一种名为NPGA的新方法，用于从多视图视频录制中创建高保真、可控的数字化身。该方法基于三维高斯散射技术，并利用神经参数化头部模型(NPHM)的丰富表情空间来驱动化身的动态。为了提高化身的表现力，研究人员在每个图元上增加了潜在特征，并使用拉普拉斯算子来规范动态表情。实验结果表明，NPGA在自reenactment任务上显著优于现有的化身生成方法。