摘要：本文介绍了一种名为GaussianAvatar-Editor的新框架，用于驱动编辑可动的高斯头像。与静态的三维高斯编辑不同，编辑可动的四维高斯头像需要解决运动遮挡和时空不一致等问题。为了解决这些问题，作者提出了加权Alpha混合方程（WABE）函数，可以增强可

本文介绍了一种名为GaussianAvatar-Editor的新框架，用于驱动编辑可动的高斯头像。与静态的三维高斯编辑不同，编辑可动的四维高斯头像需要解决运动遮挡和时空不一致等问题。为了解决这些问题，作者提出了加权Alpha混合方程（WABE）函数，可以增强可见高斯值的混合权重，同时抑制对不可见高斯值的影响，有效地处理编辑过程中的运动遮挡问题。此外，为了提高编辑质量和确保四维一致性，作者将条件对抗学习融入到编辑过程中，以帮助优化编辑结果并保持动画的一致性。通过整合这些方法，GaussianAvatar-Editor在可动的四维高斯编辑中实现了逼真且一致的效果。实验验证了所提出技术的有效性，并表明该方法优于现有方法。更多结果和代码可在https://xiangyueliu.github.io/GaussianAvatar-Editor/上找到。

该论文提出了一种基于文本驱动的编辑方法来更新头像模型中的三维高斯分布。具体来说，他们使用了Instruct-NeRF2NeRF中提出的渲染-编辑-聚合（REAG）方法，并在优化过程中引入了一些改进以解决头像编辑中的挑战问题。

首先，他们提出了一个加权的alpha混合方程（WABE），用于在编辑过程中只更新可见的高斯分布，而保留不可见的部分。其次，为了解决四维一致性的挑战，他们将REAG方法扩展到四个维度的空间，并引入了一个时间上的对抗学习过程来提高一致性。

相比于之前的文本驱动的头像编辑方法，该论文的主要改进在于解决了运动遮挡和四维一致性的问题。通过使用WABE，他们能够更好地控制编辑过程中的可见性和不可见性，从而提高了编辑的质量。同时，通过将REAG方法扩展到四个维度的空间并引入时间上的对抗学习，他们能够更好地保持四维一致性和避免出现模糊或失真的结果。

该论文主要解决了头像编辑中的两个关键问题：运动遮挡和四维一致性。对于运动遮挡问题，他们通过使用WABE来区分可见和不可见的高斯分布，从而实现了更精确的编辑。对于四维一致性问题，他们将REAG方法扩展到四个维度的空间，并引入了时间上的对抗学习来提高一致性。这些改进使得他们的方法能够在编辑头像时获得更好的质量和更高的效率。

本文主要介绍了在NeRSemble数据集上进行的动画头像编辑和动画实验，并与三个相关方法进行了比较。具体来说，作者使用了CLIP Text-Image Direction Similarity（CLIP-S）和CLIP Direction Consistency（CLIP-C）来量化评估编辑结果的质量，并通过定量和定性的比较来展示他们的方法的有效性。

首先，在新视角渲染方面，作者将编辑后的头像用于训练头像姿势和表情的图像生成，并将其与现有方法进行了比较。结果表明，虽然所有方法都可以产生多视点一致的结果，但基于控制4D的方法产生的结果更清晰、更详细，且与输入文本提示的一致性更高。

其次，在自我重演方面，作者将编辑后的头像用于从未见过的表情下重新创建动画，并将其与现有方法进行了比较。结果表明，与其他方法相比，作者的方法可以产生更详细、更真实的渲染结果，即使由未见过的表情驱动也是如此。

最后，在跨身份重演方面，作者将编辑后的头像用于其他演员的表情和头部姿势，并将其与现有方法进行了比较。结果表明，作者的方法在处理不同身份的头像时表现得更好，其编辑后的头像能够产生更好的渲染结果。

总的来说，本文展示了作者的方法在动画头像编辑和动画方面的有效性，并证明了该方法比现有方法具有更高的质量和一致性。

本文提出了一种基于文本驱动的高保真度可动画Gaussian头像编辑框架——GaussianAvatar-Editor。该框架通过引入激活函数来解决运动遮挡问题，并使用对抗学习来提高编辑的一致性和质量。实验结果表明，该方法在新颖视角、姿势和表情方面优于现有方法。

本文提出了两个创新点：首先，作者设计了一个新的激活函数，应用于Gaussian alpha混合中，以克服多层表面引起的错误编辑；其次，作者引入了对抗学习框架，利用2D扩散式编辑器的监督信号来减少不一致的监督信号的影响，从而提高了可动画头部编辑的质量。

本文的方法为可动画头部编辑提供了一种高质量、一致性好的解决方案。然而，目前该方法仅限于使用FLAME模型进行动画制作，无法处理未建模的部分（如舌头）。因此，未来的研究方向可以考虑如何扩展该方法以支持更多部分的动画制作。此外，该方法还可以与其他技术结合，例如3DGS等，以进一步提高编辑质量和效率。

来源：宁教授网络空间元宇宙