GHARP：实时高斯头部动画方法

Ali Benlalah 等作者发表 GHARP，一种从少量输入图像和驱动表情信号实时驱动 3D 人头动画的方法，将问题解耦为离线身份建模与运行时表情残差预测两阶段。作者称动画网络轻量并针对移动设备优化，在 Ava-256 基准上达到 SOTA 质量，A100 GPU 上运行速度最高提升 13 倍，高斯数量减少 8 倍。 针对表情编码无法描述身体姿态与衣物位置所导致的模糊与闪烁，研究提出身体对齐网络以消除训练信号歧义。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。