가우시안 스플랫을 사용하여 고품질 얼굴 형상 및 텍스처 생성 • 정확한 삼각측량 표면 재구성을 가능하게 하기 위해 가우스 스플래팅에 대한 두 가지 핵심 수정 사항을 제안합니다. - 유연한 제약 조건은 가우시안 분포가 기본 메쉬에 더 밀접하게 결합되도록 하여 가우시안 섭동이 메쉬 변형을 더욱 정확하게 유도할 수 있도록 합니다. - 분할 주석은 가우시안 분포를 감독하여 대상 이미지에서 연관되어서는 안 되는 영역을 설명하려고 시도하지 않도록 합니다. • 본 논문에서는 반사율 텍스처를 조명 및 법선 벡터로부터 분리하는 방법을 제시합니다. 텍스처가 적용된 메쉬의 PCA 계수를 최적화하여 반사율 색상을 최대한 포착하는 동시에 메쉬의 합성 렌더링과 목표 이미지 간의 차이를 포착하는 데 사용되는 재조명 가우시안 함수의 영향을 최소화합니다. • 우리의 방법은 제어된 캡처 설정의 필요성을 피하고 대신 일반 하드웨어와 제한된 수의 뷰만 필요로 합니다. 우리 접근 방식의 유연성을 통해 서로 다른 캡처 설정의 데이터를 사용하여 공동 학습이 가능합니다. 예를 들어, 우리의 캡처 방법으로 얻은 이미지와 소위 플래시라이트 캡처(예: [44] 참조)에서 얻은 이미지를 결합합니다. • 마지막으로, 그리고 아마도 가장 중요하게는, 본 파이프라인을 통해 얻은 기하학적 정보가 시점 의존형 신경 텍스처에 사용하기에 충분히 정확하다는 것을 보여줍니다. 우리는 시점 의존형 신경 텍스처에 대한 새로운 가우시안 스플래팅 접근 방식을 제안하며, 이를 통해 장면 내 다른 에셋이나 그래픽 파이프라인의 어떤 부분(기하학적 구조, 조명, 렌더러 등)도 수정할 필요 없이 모든 에셋에 높은 시각적 충실도의 가우시안 스플래팅을 적용할 수 있습니다.
논문 링크: arxiv.org/abs/2512.16397