arXiv · cs.AI· Zehao Xia, Yiqun Wang, Zhengda Lu, Kai Liu, Jun Xiao, Peter Wonka·· 5 小时前
OMEGA-Avatar：从单张图像一次前馈建模360°可动画3D Gaussian头像
OMEGA-Avatar: One-shot Modeling of 360{\deg} Gaussian Avatars
arXiv:2602.11693v2阅读论文 PDF ↗
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作者：Zehao Xia, Yiqun Wang, Zhengda Lu, Kai Liu, Jun Xiao, Peter Wonka
研究任务与主要进展
OMEGA-Avatar是一种从单张图像一次前馈生成可泛化、360°完整且可动画3D Gaussian头部头像的框架。作者通过语义感知网格形变模块融合多视角法线以改善带头发部建模，并利用多视角特征泼溅、层次化UV映射和可见性感知融合构建共享规范UV表示；基于论文摘要，实验显示其在360°头部完整性和跨视角身份保持方面优于现有基线。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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