HGC-Avatar: Hierarchical Gaussian Compression for Streamable Dynamic 3D Avatars
作者: Haocheng Tang, Ruoke Yan, Xinhui Yin, Qi Zhang, Xinfeng Zhang, Siwei Ma, Wen Gao, Chuanmin Jia
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-18
备注: ACM International Conference on Multimedia 2025
💡 一句话要点
提出HGC-Avatar，用于可传输的动态3D头像的高效高斯压缩。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 3D高斯溅射 动态3D头像 分层压缩 SMPL-X模型 StyleUNet 数字人 可传输渲染
📋 核心要点
- 现有基于通用3DGS表示的压缩方法缺乏人类先验知识，导致码率效率和解码器侧重建质量欠佳。
- HGC-Avatar将高斯表示解耦为结构层（StyleUNet生成器）和运动层（SMPL-X模型），实现分层压缩。
- 实验表明，HGC-Avatar在视觉质量和压缩效率上显著优于现有方法，为快速3D头像渲染提供可传输方案。
📝 摘要（中文）
本文提出HGC-Avatar，一种新颖的分层高斯压缩框架，旨在高效传输和高质量渲染动态头像。该方法将高斯表示解耦为结构层和运动层。结构层通过基于StyleUNet的生成器将姿势映射到高斯分布，运动层利用SMPL-X模型紧凑且语义化地表示时间姿势变化。这种分层设计支持分层压缩、渐进式解码以及来自视频序列或文本等不同姿势输入的可控渲染。由于人们最关注面部真实感，因此在StyleUNet训练期间加入面部注意力机制，以在低比特率约束下保留身份和表情细节。实验结果表明，HGC-Avatar为快速3D头像渲染提供了一种可传输的解决方案，并在视觉质量和压缩效率方面显著优于现有方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于3D高斯溅射（3DGS）的动态3D场景表示方法，在数字人编码和传输中，由于缺乏对人类先验知识的利用，导致压缩效率不高，解码端重建质量受限。这阻碍了它们在可传输的3D头像系统中的应用。
核心思路：HGC-Avatar的核心思路是将3D高斯表示解耦为两个层次：结构层和运动层。结构层负责捕捉人物的静态结构信息，运动层负责捕捉人物的动态姿态变化。通过这种分层解耦，可以更有效地利用人类先验知识，从而提高压缩效率和重建质量。
技术框架：HGC-Avatar的整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于StyleUNet的结构层生成器，用于将姿势映射到高斯分布；2) 基于SMPL-X模型的运动层，用于表示时间姿势变化；3) 分层压缩模块，用于对结构层和运动层进行独立压缩；4) 渐进式解码模块，用于从压缩数据中逐步重建3D头像；5) 可控渲染模块，用于根据不同的姿势输入渲染3D头像。
关键创新：HGC-Avatar的关键创新在于其分层高斯压缩框架，该框架能够有效地利用人类先验知识，从而提高压缩效率和重建质量。与现有方法相比，HGC-Avatar能够更好地保留身份和表情细节，尤其是在低比特率约束下。此外，HGC-Avatar还支持分层压缩、渐进式解码和可控渲染等功能。
关键设计：在结构层生成器中，使用了StyleUNet网络结构，该网络结构能够有效地生成高质量的3D高斯表示。在运动层中，使用了SMPL-X模型，该模型能够紧凑且语义化地表示时间姿势变化。此外，为了保留面部细节，在StyleUNet训练期间加入了面部注意力机制。损失函数方面，可能采用了重建损失、感知损失等，以保证重建质量。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HGC-Avatar在视觉质量和压缩效率方面显著优于现有方法。具体来说，HGC-Avatar能够在较低的比特率下实现更高的PSNR和SSIM值，表明其重建质量更高。此外，HGC-Avatar还能够更好地保留身份和表情细节，尤其是在低比特率约束下。这些结果表明，HGC-Avatar是一种有效的动态3D头像压缩方法。
🎯 应用场景
HGC-Avatar具有广泛的应用前景，包括：1) 沉浸式通信，例如视频会议、虚拟社交等；2) 数字人定制，用户可以根据自己的照片或视频创建个性化的3D头像；3) 游戏和娱乐，例如虚拟现实游戏、动画制作等。该研究有望推动3D头像技术的发展，并为人们带来更加逼真和自然的数字体验。
📄 摘要（原文）
Recent advances in 3D Gaussian Splatting (3DGS) have enabled fast, photorealistic rendering of dynamic 3D scenes, showing strong potential in immersive communication. However, in digital human encoding and transmission, the compression methods based on general 3DGS representations are limited by the lack of human priors, resulting in suboptimal bitrate efficiency and reconstruction quality at the decoder side, which hinders their application in streamable 3D avatar systems. We propose HGC-Avatar, a novel Hierarchical Gaussian Compression framework designed for efficient transmission and high-quality rendering of dynamic avatars. Our method disentangles the Gaussian representation into a structural layer, which maps poses to Gaussians via a StyleUNet-based generator, and a motion layer, which leverages the SMPL-X model to represent temporal pose variations compactly and semantically. This hierarchical design supports layer-wise compression, progressive decoding, and controllable rendering from diverse pose inputs such as video sequences or text. Since people are most concerned with facial realism, we incorporate a facial attention mechanism during StyleUNet training to preserve identity and expression details under low-bitrate constraints. Experimental results demonstrate that HGC-Avatar provides a streamable solution for rapid 3D avatar rendering, while significantly outperforming prior methods in both visual quality and compression efficiency.