PrismAvatar: Real-time animated 3D neural head avatars on edge devices

📄 arXiv: 2502.07030v1 📥 PDF

作者: Prashant Raina, Felix Taubner, Mathieu Tuli, Eu Wern Teh, Kevin Ferreira

分类: cs.CV, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2025-02-10

备注: 8 pages, 5 figures

💡 一句话要点

PrismAvatar：面向边缘设备的实时动画3D神经头部头像模型

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D头像 神经渲染 边缘计算 实时渲染 模型蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有3D头像模型难以在资源受限的边缘设备上实现实时渲染和动画。
  2. PrismAvatar结合了棱镜晶格、3D形变模型和可变形NeRF，实现高效的混合渲染。
  3. 实验表明，PrismAvatar在移动设备上能以60fps运行，且质量与桌面端SOTA模型相当。

📝 摘要（中文）

我们提出了PrismAvatar：一个3D头部头像模型，专门设计用于在资源受限的边缘设备上实现实时动画和渲染，同时仍然享受训练时神经体渲染的优势。通过将一个绑定好的棱镜晶格与一个3D形变头部模型相结合，我们使用混合渲染模型来同时重建基于网格的头部和一个可变形的NeRF模型，用于3DMM未表示的区域。然后，我们将可变形的NeRF提炼成一个绑定好的网格和神经纹理，可以在传统三角形渲染管线的约束下高效地进行动画和渲染。除了在移动设备上以低内存使用量运行在60 fps之外，我们发现我们训练的模型在桌面设备上具有与最先进的3D头像模型相当的质量。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D头像模型，特别是基于神经渲染的模型，计算量大，内存占用高，难以在移动设备等资源受限的边缘设备上实现实时渲染和动画。传统的3DMM虽然高效，但难以捕捉复杂的面部细节和表情。

核心思路：PrismAvatar的核心思路是结合3DMM的效率和NeRF的表达能力，通过混合渲染的方式，先利用NeRF学习高质量的头部模型，然后将其蒸馏成一个可高效渲染的网格模型，从而在边缘设备上实现实时渲染。

技术框架：PrismAvatar的整体框架包含以下几个阶段：1) 使用3DMM初始化头部模型；2) 利用棱镜晶格和NeRF对头部进行精细化建模，特别是3DMM难以表达的区域；3) 将训练好的NeRF模型蒸馏成一个绑定好的网格和神经纹理；4) 在边缘设备上使用传统的三角形渲染管线对网格进行实时动画和渲染。

关键创新：PrismAvatar的关键创新在于：1) 混合渲染模型，结合了3DMM和NeRF的优点；2) 利用棱镜晶格来引导NeRF的学习，提高训练效率和模型质量；3) 将NeRF蒸馏成可高效渲染的网格模型，使其能够在边缘设备上运行。与现有方法相比，PrismAvatar能够在保证渲染质量的同时，显著降低计算量和内存占用。

关键设计：棱镜晶格的具体参数（例如晶格密度）、NeRF的网络结构、蒸馏过程中的损失函数设计（例如，如何平衡渲染质量和模型大小）是关键的技术细节。此外，神经纹理的设计也对最终的渲染效果有重要影响。具体的参数设置和网络结构在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PrismAvatar在移动设备上实现了60fps的实时渲染，且内存占用较低。实验结果表明，PrismAvatar在桌面设备上的渲染质量与最先进的3D头像模型相当，证明了其在保证性能的同时，也具有很高的渲染质量。具体的量化指标（例如PSNR、SSIM）和对比基线需要在论文中查找（未知）。

🎯 应用场景

PrismAvatar可应用于移动端的实时视频通话、虚拟形象定制、游戏角色驱动等领域。该技术能够让用户在资源有限的设备上体验高质量的3D头像动画，具有广泛的应用前景。未来，该技术还可以扩展到全身Avatar的实时渲染，进一步提升用户体验。

📄 摘要（原文）

We present PrismAvatar: a 3D head avatar model which is designed specifically to enable real-time animation and rendering on resource-constrained edge devices, while still enjoying the benefits of neural volumetric rendering at training time. By integrating a rigged prism lattice with a 3D morphable head model, we use a hybrid rendering model to simultaneously reconstruct a mesh-based head and a deformable NeRF model for regions not represented by the 3DMM. We then distill the deformable NeRF into a rigged mesh and neural textures, which can be animated and rendered efficiently within the constraints of the traditional triangle rendering pipeline. In addition to running at 60 fps with low memory usage on mobile devices, we find that our trained models have comparable quality to state-of-the-art 3D avatar models on desktop devices.