HeadGAP

HeadGAP是由字节跳动和上海科技大学联合开发的3D头像生成模型，该模型能够在提供少量图像的情况下，快速生成高度逼真的3D头像。通过先验学习和个性化创建阶段的框架，结合大规模多视角动态数据集导出的3D头部先验信息，HeadGAP采用了高斯Splatting自动解码网络和部分动态建模技术，实现了高保真度和可动画的3D头像，具有多视图一致性和稳定的动画效果。 HeadGAP的技术框架包括先验学习阶段、高斯Splatting网络、身份共享编码与个性化潜在代码以及部分动态建模。这些技术使得HeadGAP能够从少量图片中提取出高质量的3D头像，并支持多种面部表情和动作的动画表现。此外，HeadGAP还提供了详细的使用指南，帮助用户通过简单的步骤生成逼真的3D头像。 HeadGAP的应用场景广泛，包括虚拟社交、游戏开发、电影和动画制作以及教育和培训等领域，为用户提供了一种高效、便捷的3D头像生成解决方案。