ガウススプラットを使用して高忠実度の顔の形状とテクスチャを作成する • 正確な三角形分割表面の再構築を可能にするために、ガウススプラッティングに2つの重要な修正を加えることを提案します。 - ソフト制約により、ガウス分布が基礎となるメッシュとより緊密に結合され、ガウス分布の摂動によってメッシュの変形をより正確に行うことができるようになります。 - セグメンテーション注釈はガウス分布を監視し、ガウス分布がターゲット画像の関連しない領域を説明しようとしないことを確認します。 • アルベドテクスチャを照明と法線から分離する手法を提案する。テクスチャメッシュのPCA係数は、メッシュの合成レンダリングと対象画像との差異を捉えるために使用される再照明可能なガウス分布の寄与を最小限に抑えながら、可能な限り多くのアルベド色を捉えるように最適化される。 • 本手法は、制御されたキャプチャ設定を必要とせず、汎用ハードウェアと限られた数のビューのみを必要とします。本手法の柔軟性により、異なるキャプチャ設定のデータを用いた共同学習が可能になります。例えば、本手法で取得した画像と、いわゆるフラッシュライトキャプチャで取得した画像を組み合わせることができます（例えば[44]を参照）。 • 最後に、そしておそらく最も重要な点として、本パイプラインで得られたジオメトリが、ビュー依存ニューラルテクスチャで使用できるほど精度が高いことを示します。ビュー依存ニューラルテクスチャに対する新たなガウススプラッティング手法を提案します。これにより、他のアセットやグラフィックスパイプラインのいかなる側面（ジオメトリ、ライティング、レンダラーなど）も変更することなく、シーン内のあらゆるアセットに高い視覚忠実度を持つガウススプラッティングを適用できるようになります。
論文: https://t.co/HsrhcZGcAF