arXiv · ML· Kwan Yun, Minhyeok Bang, Colette Suhjung Koo, Junyong Noh·· 23 小时前AI 评分24
EDGAR：基于扩散模型的高效高斯头像精修方法
EDGAR: Efficient Diffusion-Driven Gaussian Avatar Refinement via Synthetic Failure
AI 导读
研究提出 EDGAR，一种条件扩散框架，旨在通过修正伪影提升高斯头像质量。 该模型结合 MoE 架构与 Sapiens 模型提取的身份特征，利用一步扩散主干对退化帧进行精修，并构建了含真实与合成样本的 EDGAR-SET 数据集。 实验显示 EDGAR 在感知与重建指标上优于基线，代码已开源并获 ACM TOG 收录。
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