Avatares de códec de píxeles gaussianos: una representación híbrida para una renderización eficiente Resumen (extracto): GPiCA utiliza una representación híbrida única que combina una malla triangular y gaussianas 3D anisotrópicas. Esta combinación maximiza la memoria y la eficiencia de renderizado, manteniendo una apariencia fotorrealista. - La malla triangular es muy eficiente para representar áreas de superficie como la piel del rostro. - Las gaussianas 3D manejan de manera efectiva áreas no superficiales como el cabello y la barba. Con este fin, desarrollamos un proceso de renderizado diferenciable unificado que trata la malla como una capa semitransparente dentro del paradigma de renderizado volumétrico de 3D Gaussian Splatting. Entrenamos redes neuronales para decodificar un código de expresión facial en tres componentes: 1. Una malla facial 3D, 2. Una textura RGBA, 3. Un conjunto de gaussianas 3D. Estos componentes se renderizan simultáneamente en un motor de renderizado unificado. Las redes se entrenan mediante supervisión de imágenes multivista. Nuestros resultados demuestran que GPiCA logra el realismo de los avatares basados puramente en Gauss, a la vez que iguala el rendimiento de renderizado de los avatares basados en malla.
Artícularxiv.org/abs/2512.15711CeR