CAP4D: Creating Animatable 4D Portrait Avatars with Morphable Multi-View Diffusion Models

从图像重建逼真且动态的人物头像对于广告、视觉效果和虚拟现实等许多应用至关重要。根据不同的应用场景，头像重建涉及不同的捕捉设置和约束条件——例如，视觉效果工作室使用相机阵列来捕捉数百张参考图像，而内容创作者可能希望动画化从互联网下载的一张肖像图像。因此，头像重建方法形成了一个庞大且异质的生态系统。基于多视图立体或神经渲染的技术能够实现最高质量的结果，但需要数百张参考图像。最近的生成模型可以从单张参考图像生成令人信服的头像，但在视觉保真度方面仍落后于多视图技术。在这里，我们提出了CAP4D：一种使用可变形多视图扩散模型的方法，可以从任意数量的参考图像（即1到100张）重建逼真的4D（动态3D）人物头像，并实时进行动画制作和渲染。我们的方法在单张、少数和多张图像的4D人物头像重建中展示了最先进的性能，并在单张图像和多视图重建技术之间的视觉保真度差距上迈出了重要一步。

该论文旨在解决从不同数量的参考图像（从单张到多张）中重建高质量的4D（动态3D）肖像头像的问题。这是一个重要的问题，因为不同的应用场景对输入图像的数量和质量有不同的要求，而现有的方法在处理不同数量的图像时存在局限性。

论文提出了一种名为CAP4D的方法，利用可变形的多视图扩散模型来重建光逼真的4D肖像头像，并且能够实时动画和渲染。这一方法的关键在于它能够灵活地处理从单张到多张参考图像的情况，从而在不同场景下都能提供高质量的重建结果。相比现有技术，CAP4D不仅在单张图像输入时表现出色，而且在多张图像输入时也能保持高视觉保真度。

1. CAP4D在单张、少数和多张参考图像的情况下均表现出色，展示了其在不同应用场景中的广泛适用性。 2. 实验设计包括多种数据集，涵盖了不同的拍摄环境和条件，验证了方法的鲁棒性和泛化能力。 3. 论文提供了开源代码和预训练模型，便于其他研究人员复现和进一步研究。 4. 未来的研究可以进一步探索如何在更少的计算资源下实现高质量的4D头像重建，以及如何将这种方法应用于更多实际场景。

1. "Neural Volumes: Learning Dynamic Radiance Fields of People in Closed-Loop Rendering" - 这篇论文提出了基于神经体积的方法来重建动态人物模型，但需要大量的多视角图像。 2. "PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution Clothed Human Digitization" - 该研究通过像素对齐的隐式函数实现了高分辨率的人物数字化，但主要关注静态模型。 3. "Monocular 3D Face Reconstruction via Differentiable Rendering" - 这篇论文提出了一种基于可微渲染的单目3D人脸重建方法，但在动态重建方面仍有提升空间。 4. "Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3)" - 虽然GPT-3主要应用于自然语言处理，但其生成模型的思想对图像生成领域也有一定的启发作用。