苹果机器学习研究提出 GHARP：基于大规模重建先验的实时高斯头部动画

Apple 机器学习研究团队提出 GHARP，可从少量输入图像和表情驱动信号实时生成 3D 头部动画。该方法将问题拆分为离线的身份构建阶段和运行时的轻量表情残差动画阶段，动画网络针对移动设备优化，并用身体对齐网络解决身体区域模糊和闪烁问题。在 Ava-256 基准上达到 SOTA 质量，同时在 A100 GPU 上最高快 13×，Gaussian 数量减少 8×。