ImHead: A Large-scale Implicit Morphable Model for Localized Head Modeling

📄 arXiv: 2510.10793v1 📥 PDF

作者: Rolandos Alexandros Potamias, Stathis Galanakis, Jiankang Deng, Athanasios Papaioannou, Stefanos Zafeiriou

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-12

备注: ICCV 2025

💡 一句话要点

提出imHead：一种用于局部头部建模的大规模隐式可变形模型

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 3D可变形模型 隐式函数 头部建模 局部编辑 深度学习 人脸生成 3D人脸重建

📋 核心要点

  1. 现有3DMMs方法依赖严格拓扑和线性性质，难以表达复杂头部形状，限制了其表达能力。
  2. imHead通过隐式函数建模3D头部，引入区域特定潜在表示，实现局部编辑，同时保持紧凑的身份空间。
  3. 实验表明，imHead能有效表示多样身份和表情，超越现有方法，并支持可解释的3D人脸局部操作。

📝 摘要（中文）

近年来，3D可变形模型（3DMMs）已成为建模和生成富有表现力的3D头像的最先进方法。然而，由于它们依赖于严格的拓扑结构以及其线性性质，它们难以表示复杂的完整头部形状。随着深度隐式函数的出现，我们提出了imHead，一种新颖的隐式3DMM，它不仅可以建模富有表现力的3D头部头像，还可以促进面部特征的局部编辑。先前的方法直接将潜在空间划分为局部组件，并伴随身份编码以捕获全局形状变化，导致潜在空间过大。相比之下，我们保留了一个紧凑的身份空间，并引入了一个中间的特定区域潜在表示，以实现局部编辑。为了训练imHead，我们整理了一个包含4K个不同身份的大规模数据集，朝着大规模3D头部建模迈出了一步。在一系列实验中，我们证明了所提出的模型具有强大的表达能力，可以表示不同的身份和表情，优于以前的方法。此外，所提出的方法为3D人脸操作提供了一个可解释的解决方案，允许用户进行局部编辑。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有3D可变形模型（3DMMs）难以表达复杂头部形状，以及局部编辑能力不足的问题。传统3DMMs依赖于预定义的拓扑结构和线性组合，限制了其对细节的捕捉和灵活的局部修改。此外，直接将潜在空间划分为局部组件会导致潜在空间维度过高，增加计算负担。

核心思路：论文的核心思路是利用深度隐式函数来表示3D头部形状，并引入一个中间的区域特定潜在表示，以实现局部编辑。通过隐式函数，模型可以摆脱对预定义拓扑结构的依赖，从而更好地捕捉复杂的头部形状。同时，区域特定潜在表示允许用户在不影响全局形状的情况下，对特定面部区域进行修改。

技术框架：imHead的技术框架主要包括以下几个部分：1) 一个编码器，用于将3D头部形状编码成一个紧凑的身份潜在向量；2) 一个区域特定潜在表示模块，用于生成特定面部区域的潜在向量；3) 一个隐式函数解码器，用于将身份潜在向量和区域特定潜在向量解码成3D头部形状。训练过程中，模型通过最小化预测形状与真实形状之间的差异来学习隐式函数的参数。

关键创新：imHead的关键创新在于引入了中间的区域特定潜在表示，这使得模型能够在保持紧凑的身份空间的同时，实现对3D头部形状的局部编辑。与直接划分潜在空间的方法相比，imHead的区域特定潜在表示更加高效，并且能够更好地控制局部编辑的效果。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用MLP作为隐式函数的解码器，以提高模型的表达能力；2) 设计了一个区域选择机制，允许用户选择要编辑的面部区域；3) 使用L1损失函数来约束区域特定潜在向量，以保证局部编辑的平滑性。

📊 实验亮点

imHead在多个实验中表现出色。首先，它能够生成具有高度真实感的3D头部形状，优于传统的3DMMs方法。其次，imHead能够实现精确的局部编辑，用户可以轻松地修改眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征。此外，imHead在处理大规模数据集时表现出良好的可扩展性，证明了其在实际应用中的潜力。论文构建了一个包含4K个不同身份的大规模数据集，为后续研究提供了宝贵资源。

🎯 应用场景

imHead具有广泛的应用前景，包括：1) 高质量3D头像生成，可用于虚拟现实、增强现实和游戏等领域；2) 个性化面部整形，用户可以根据自己的喜好修改面部特征；3) 虚拟形象定制，用户可以创建具有独特面部特征的虚拟形象；4) 医学美容，医生可以使用imHead来模拟整形手术的效果。

📄 摘要（原文）

Over the last years, 3D morphable models (3DMMs) have emerged as a state-of-the-art methodology for modeling and generating expressive 3D avatars. However, given their reliance on a strict topology, along with their linear nature, they struggle to represent complex full-head shapes. Following the advent of deep implicit functions, we propose imHead, a novel implicit 3DMM that not only models expressive 3D head avatars but also facilitates localized editing of the facial features. Previous methods directly divided the latent space into local components accompanied by an identity encoding to capture the global shape variations, leading to expensive latent sizes. In contrast, we retain a single compact identity space and introduce an intermediate region-specific latent representation to enable local edits. To train imHead, we curate a large-scale dataset of 4K distinct identities, making a step-towards large scale 3D head modeling. Under a series of experiments we demonstrate the expressive power of the proposed model to represent diverse identities and expressions outperforming previous approaches. Additionally, the proposed approach provides an interpretable solution for 3D face manipulation, allowing the user to make localized edits.