清华联合字节刷新 3D 头像技术！FlexAvatar 实现 “少图输入 + 高保真动态” 双重突破
论文标题：FlexAvatar: Flexible Large Reconstruction Model for Animatable Gaussian Head Avatars with Detailed Deformation
作者团队：清华大学、字节跳动
发布时间：2025年12月19日
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🔍背景
以前做 3D 头像，要么得用专业设备拍几十上百张不同角度的照片，普通人搞不定；要么做出来的头像假，侧面看变形，做表情时没细节；要么动起来卡顿，或者只能做几种固定表情，没法自然还原复杂动作；要么得花几小时甚至几天调教模型，没法快速得到自己的头像。
🔍研究目的
本研究旨在构建一个无需相机位姿与表情标注、支持单张或稀疏输入的高保真可驱动3D头部虚拟人生成框架。
无需相机姿态和表情标签，仅从单张或稀疏图像中生成高保真、几何一致的可动画 3D 头部头像，同时兼顾实时渲染效率与动态细节真实性，填补现有技术在灵活性、保真度与实时性之间的平衡缺口。
🔍本文核心贡献
1️⃣灵活的重建模型：提出首个免相机位姿、免表情标签、支持任意数量输入的3D高斯虚拟人框架，基于结构化头部查询令牌（Head Query Tokens）实现特征聚合；
2️⃣动态高斯变形解码：设计以UV位置图为条件的UNet解码器，在UV空间生成表情相关的高斯属性变化，实现实时高保真驱动；
3️⃣数据分布调整策略：通过锚点表情筛选与相似帧检索，平衡训练集表情分布，提升动态细节学习效率；
4️⃣高效微调机制：10秒级的测试时优化可增强身份细节，且不影响实时驱动性能。