GHARP：实时高斯头部动画方法

2026年10月26日，Apple Machine Learning Research 发布一手报道，提出 GHARP（Real-time Gaussian Head Animation from Large-scale Reconstruction Prior），一种从受试者少量输入图像和驱动表情信号实时生成 3D 人头动画的方法。报道称，该方法通过离线身份阶段构建受试者的几何与外观表示，运行时由轻量网络预测表情相关残差；动画在预训练重建模型的语义结构化隐空间中完成，使表情变化保持空间局部化，并将多视角输入融合为固定大小的规范高斯表示。报道称其在 Ava-256 基准上达到 SOTA 质量，在 A100 GPU 上运行速度最高提升 13×，高斯数量减少 8×。上述速度与数量指标均绑定 A100 GPU 与 Ava-256 基准，报道未说明其他硬件或数据集上的表现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。