Utilizando padrões gaussianos para criar geometria e textura facial de alta fidelidade. • Propomos duas modificações principais do Gaussian Splatting para permitir a reconstrução precisa de superfícies trianguladas: - Restrições flexíveis incentivam que as gaussianas estejam mais fortemente acopladas à malha subjacente, permitindo que perturbações gaussianas controlem a deformação da malha com maior precisão. - As anotações de segmentação supervisionam as Gaussianas, garantindo que elas não tentem explicar regiões da imagem alvo com as quais não deveriam estar associadas. Apresentamos um método para separar texturas de albedo da iluminação e das normais. Os coeficientes da PCA da malha texturizada são otimizados para capturar o máximo possível da cor de albedo, minimizando as contribuições das gaussianas reiluminadas usadas para capturar as diferenças entre a renderização sintética da malha e a imagem alvo. • Nosso método evita a necessidade de configurações de captura controladas e, em vez disso, requer apenas hardware comercial e um número limitado de visualizações. A flexibilidade de nossa abordagem permite o treinamento conjunto usando dados de diferentes configurações de captura; por exemplo, combinamos imagens de nosso método de captura com aquelas obtidas da chamada captura de flash (veja, por exemplo, [44]). • Por fim, e talvez o mais importante, demonstramos que a geometria obtida por meio do nosso pipeline é precisa o suficiente para ser usada com uma textura neural dependente da visão. Propomos uma nova abordagem de Gaussian Splatting para texturas neurais dependentes da visão, permitindo o uso de Gaussian Splatting de alta fidelidade visual em qualquer elemento de uma cena, sem a necessidade de modificar qualquer outro elemento ou qualquer aspecto (geometria, iluminação, renderizador etc.) do pipeline gráfico.
Artigo:arxiv.org/abs/2512.16397F