2DGS-Avatar: Animatable High-fidelity Clothed Avatar via 2D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2503.02452v1 📥 PDF

作者: Qipeng Yan, Mingyang Sun, Lihua Zhang

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-03-04

备注: ICVRV 2024

💡 一句话要点

提出2DGS-Avatar，通过2D高斯溅射实现高保真可动画的服装人像实时渲染。

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

关键词: 2D高斯溅射 可动画人像 服装建模 实时渲染 单目视频

📋 核心要点

  1. 神经辐射场(NeRF)在渲染质量上取得了显著进展，但由于体渲染效率低，运行时性能较差，难以满足实时渲染需求。
  2. 2DGS-Avatar基于2D高斯溅射，旨在快速训练并实时渲染高保真可动画人像，同时捕捉动态和逼真的外观。
  3. 实验表明，该方法在AvatarRex和THuman4.0等数据集上表现出色，在定性和定量指标上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于2D高斯溅射(2DGS)的新方法2DGS-Avatar，用于建模高保真、快速训练的可动画服装人像。该方法以单目RGB视频作为输入，生成可由姿势驱动并实时渲染的人像。与基于3DGS的方法相比，2DGS-Avatar保留了快速训练和渲染的优势，同时捕捉了详细、动态和照片般逼真的外观。在AvatarRex和THuman4.0等流行数据集上进行了大量实验，结果表明该方法在定性和定量指标上都表现出令人印象深刻的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单目视频中实时渲染高保真、可动画的服装人像的问题。现有的NeRF方法渲染质量高，但渲染速度慢；基于3DGS的方法虽然速度快，但容易产生几何伪影，难以捕捉精细的动态服装细节。

核心思路：论文的核心思路是利用2D高斯溅射（2DGS）来表示人像。与3DGS相比，2DGS直接在图像空间进行优化，避免了复杂的体渲染过程，从而提高了渲染速度。同时，通过精心设计的网络结构和损失函数，可以有效地捕捉服装的动态细节，减少几何伪影。

技术框架：2DGS-Avatar的整体框架包括以下几个主要阶段：1）从单目视频中提取人体姿势参数；2）利用姿势参数驱动2D高斯参数，包括位置、形状、颜色和透明度；3）将2D高斯投影到图像平面上，进行渲染；4）通过优化2D高斯参数，最小化渲染图像与真实图像之间的差异。

关键创新：该方法最重要的创新点在于使用2D高斯溅射来表示可动画的人像。与传统的3D表示方法相比，2DGS具有更快的渲染速度和更强的细节捕捉能力。此外，该方法还设计了一种新的姿势驱动机制，可以有效地控制2D高斯的形变，从而实现逼真的动画效果。

关键设计：在技术细节上，论文可能采用了以下关键设计：1）使用深度神经网络来预测2D高斯参数；2）设计了一种基于姿势参数的形变网络，用于控制2D高斯的形变；3）使用了一种混合损失函数，包括图像重建损失、正则化损失等，以提高渲染质量和稳定性。具体的参数设置、网络结构等细节未知，需要参考论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在AvatarRex和THuman4.0等数据集上进行了实验，结果表明2DGS-Avatar在渲染速度和渲染质量上均优于现有方法。具体的性能数据和提升幅度未知，需要参考论文原文。该方法能够生成高保真、可动画的服装人像，并实现实时渲染，具有重要的实际意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏、电影制作等领域。例如，用户可以使用单目摄像头创建自己的虚拟化身，并将其应用于各种虚拟场景中。此外，该技术还可以用于服装设计和虚拟试穿等应用，具有广阔的应用前景和商业价值。

📄 摘要（原文）

Real-time rendering of high-fidelity and animatable avatars from monocular videos remains a challenging problem in computer vision and graphics. Over the past few years, the Neural Radiance Field (NeRF) has made significant progress in rendering quality but behaves poorly in run-time performance due to the low efficiency of volumetric rendering. Recently, methods based on 3D Gaussian Splatting (3DGS) have shown great potential in fast training and real-time rendering. However, they still suffer from artifacts caused by inaccurate geometry. To address these problems, we propose 2DGS-Avatar, a novel approach based on 2D Gaussian Splatting (2DGS) for modeling animatable clothed avatars with high-fidelity and fast training performance. Given monocular RGB videos as input, our method generates an avatar that can be driven by poses and rendered in real-time. Compared to 3DGS-based methods, our 2DGS-Avatar retains the advantages of fast training and rendering while also capturing detailed, dynamic, and photo-realistic appearances. We conduct abundant experiments on popular datasets such as AvatarRex and THuman4.0, demonstrating impressive performance in both qualitative and quantitative metrics.