GHARP：基于大规模重建先验的实时 3D 高斯人头动画方法

GHARP 提出一种基于大规模重建先验的实时 3D 人头动画方法，仅需少量输入图像与表情驱动信号即可驱动头像。该方法将流程解耦为离线身份构建与面向移动设备优化的轻量化运行时动画，并利用身体对齐网络消除身体姿态模糊与时间闪烁。在 Ava-256 基准测试中，该方法达到 SOTA 质量，在高斯数量减少 8 倍的同时，在 A100 GPU 上的运行速度提升高达 13 倍。