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HRAvatar是一款由清华大学深圳国际研究生院与国际数字经济学院（IDEA）联合研发的高质量、可重照明的 3D 头部头像生成工具。该项目基于 3D 高斯点渲染（3D Gaussian Splatting）技术，能够从单目视频中重建出可动画化的高保真 3D 头部模型，支持真实感强的光照变化和材质编辑。

🎯 项目亮点

• 单目视频输入，生成高质量 3D 头像：HRAvatar 仅需一段普通的视频，即可重建出细节丰富、可动画的 3D 头部模型，适用于虚拟人、数字替身等场景。

• 可重照明与材质编辑：通过物理基础的渲染方法，HRAvatar 支持在不同环境光照下的真实渲染效果，并可对皮肤材质属性（如反射率、粗糙度等）进行调整，满足多样化视觉需求。

• 端到端优化与可学习形变建模：采用可学习的 blendshape 表达和线性蒙皮技术，结合端到端优化策略，显著提升了面部表情的捕捉精度和动画自然度。

• 多项任务表现优异：在自我重演、跨身份重演、新视角合成和光照变化等任务中，HRAvatar 均展现出领先的视觉质量和稳定性。

📄 论文与演示

• 论文标题：HRAvatar: High-Quality and Relightable Gaussian Head Avatar

• 作者：Dongbin Zhang 等

• 会议：CVPR 2025

• arXiv 链接：https://arxiv.org/abs/2503.08224

• 项目主页：https://eastbeanzhang.github.io/HRAvatar/

🧠 技术细节

HRAvatar 的核心流程包括：

1. 参数估计：从输入视频中迭代优化获取固定形状参数和姿态参数，表情参数和下颌姿态通过训练中的表达编码器估计。

2. 高斯点转换：利用可学习的线性 blendshape 和线性蒙皮技术，将高斯点转换到姿态空间。

3. 属性图生成：渲染高斯点以获得反照率、粗糙度、反射率和法线图。

4. 物理基础渲染：使用可优化的环境光照图进行物理基础的着色，计算像素颜色，实现真实感渲染效果。

📌 应用前景

HRAvatar 在虚拟现实、数字人、游戏开发、影视制作等领域具有广泛的应用潜力。其高质量的 3D 头像重建和真实的光照渲染能力，为创建逼真的虚拟角色和沉浸式体验提供了强大的技术支持。