GaussianAvatar-Editor: 写実的でアニメーション可能なガウスヘッドアバターエディタ

GaussianAvatar-Editor: Photorealistic Animatable Gaussian Head Avatar Editor

January 17, 2025

著者: Xiangyue Liu, Kunming Luo, Heng Li, Qi Zhang, Yuan Liu, Li Yi, Ping Tan

cs.AI

要旨

GaussianAvatar-Editorは、表情、ポーズ、視点を完全に制御できるアニメーション可能なガウス頭部アバターのテキスト駆動編集の革新的なフレームワークを紹介します。静的な3Dガウス編集とは異なり、アニメーション可能な4Dガウスアバターの編集には、動きの遮蔽と空間的時間的不整合に関連する課題があります。これらの問題に対処するために、Weighted Alpha Blending Equation（WABE）を提案します。この関数は、可視ガウスのブレンディング重みを強化し、非可視ガウスへの影響を抑制することで、編集中の動きの遮蔽を効果的に処理します。さらに、編集品質を向上させ、4Dの一貫性を確保するために、条件付き敵対的学習を編集プロセスに組み込んでいます。この戦略は、編集結果を洗練し、アニメーション全体での一貫性を維持するのに役立ちます。これらの手法を統合することで、GaussianAvatar-Editorは、アニメーション可能な4Dガウス編集で写実的かつ一貫した結果を達成します。提案された手法の効果を検証するために、さまざまな被験者を対象とした包括的な実験を実施し、既存の手法に対する当社のアプローチの優越性を示しています。詳細な結果とコードは、[プロジェクトリンク](https://xiangyueliu.github.io/GaussianAvatar-Editor/)で入手できます。

English

We introduce GaussianAvatar-Editor, an innovative framework for text-driven editing of animatable Gaussian head avatars that can be fully controlled in expression, pose, and viewpoint. Unlike static 3D Gaussian editing, editing animatable 4D Gaussian avatars presents challenges related to motion occlusion and spatial-temporal inconsistency. To address these issues, we propose the Weighted Alpha Blending Equation (WABE). This function enhances the blending weight of visible Gaussians while suppressing the influence on non-visible Gaussians, effectively handling motion occlusion during editing. Furthermore, to improve editing quality and ensure 4D consistency, we incorporate conditional adversarial learning into the editing process. This strategy helps to refine the edited results and maintain consistency throughout the animation. By integrating these methods, our GaussianAvatar-Editor achieves photorealistic and consistent results in animatable 4D Gaussian editing. We conduct comprehensive experiments across various subjects to validate the effectiveness of our proposed techniques, which demonstrates the superiority of our approach over existing methods. More results and code are available at: [Project Link](https://xiangyueliu.github.io/GaussianAvatar-Editor/).