近期，慕尼黑工业大学等机构的研究团队成功开发了一项名为Gaussian Avatars的AI技术，能够在表情、姿态和视角上实现完全可控的逼真头部。这一技术引起了广泛关注，尤其是在复制人类面部极端表情和细节方面取得了显著进展。
张嘴、瞪眼、挑眉等表情，通过GaussianAvatars都能被AI成功模仿，甚至在加大难度的情况下，模仿的效果仍然非常到位。这使得视频诈骗变得更加难以防范，因为虚拟人物头像可以完美复现各种夸张的表情，从而欺骗观众。
Gaussian Avatars的方法基于三维高斯splats，通过在FLAME（对整个头部进行建模）网格的每个三角形中心初始化一个3D高斯来实现动态3D人头表示。在动画化FLAME网格时，每个高斯模型会根据其父三角形进行平移、旋转和缩放，形成辐射场以弥补网格未准确对齐的问题。
为了提高虚拟人物的重建质量，研究团队引入了绑定继承策略，同时在保真度和鲁棒性之间寻找平衡，以实现新颖的表情和姿态的动画化。实验结果显示，GaussianAvatars在新颖视图渲染、驾驶视频重现等方面表现优异，远远超过现有研究。
GaussianAvatars技术的成功开发意味着AI模仿能力已经达到了令人印象深刻的水平，为虚拟形象的动态表现提供了更多可能性，但同时也引发了对于如何应对潜在滥用的担忧。这一研究成果将在计算机视觉和图形学领域引发深远的影响，促使我们重新思考在数字时代面对虚拟表情的防范策略。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.02069.pdf
项目主页:https://shenhanqian.github.io/gaussian-avatars