使用高斯散射創建高保真面部幾何形狀和紋理 • 我們提出了高斯散射演算法的兩個關鍵改進，以實現精確的三角曲面重建： - 軟約束鼓勵高斯函數與底層網格更緊密地耦合，從而允許高斯擾動更準確地驅動網格變形。 - 分割標註監督高斯函數，確保它們不會試圖解釋目標影像中不應該與之關聯的區域。 • 我們提出了一種將反照率紋理與光照和法線分離的方法。對紋理網格的PCA係數進行最佳化，以盡可能捕捉反照率顏色，同時最大限度地減少用於捕捉網格合成渲染與目標影像之間差異的可重光照高斯函數的影響。 • 我們的方法無需受控的採集裝置，而只需要普通的硬體和有限數量的視角。我們方法的靈活性允許使用來自不同採集裝置的數據進行聯合訓練；例如，我們可以將我們採集方法獲得的圖像與所謂的閃光燈採集方法獲得的圖像（參見例如[44]）相結合。 最後，也是最重要的一點，我們證明了透過我們的流程獲得的幾何體精度足以用於視角相關的神經紋理。我們提出了一種新穎的視角相關神經紋理高斯噴濺方法，使得在場景中的任何資源上都能使用高視覺保真度的高斯噴濺，而無需修改任何其他資源或圖形流程的任何方面（幾何體、光照、渲染器等）。
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