gaussian-dejavu

单视频快速生成可控3D头像,泛化与个性化兼得

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数字人3D 🍴 复刻 4 🐛 待处理 6 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 68
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

gaussian-dejavu 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数字人3D
开发团队PeizhiYan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3dgs,3dmm,gaussian-splatting,headavatar,talking-head,virtual-reality
GitHub 星标★ 68
上线时间2024-11-05 00:00:00
代码更新2025-10-08
仓库体积213.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Gaussian Deja-vu 是一个基于 3D 高斯泼溅(3D Gaussian Splatting)的数字人头像创建框架,论文发表于 WACV 2025。它解决的核心问题是:如何从单目视频中快速生成具有高泛化能力和个性化表现的可控 3D 头部头像。传统方法要么泛化性差(针对特定人过拟合),要么需要大量训练数据。该项目通过引入一种新的泛化与个性化解耦机制,利用基础模型快速重建通用头部结构,再通过少量个人图像进行微调,实现了个性化细节的增强。核心能力包括:可控的表情、姿态和视角渲染,支持实时交互;对未见过的身份具有较好的泛化能力;训练和推理效率高,适合实际应用。代码基于 PyTorch 实现,提供了完整的训练、推理和评估流程,并包含预训练模型和示例数据,便于研究者复现和二次开发。目前项目处于早期阶段,社区生态尚在建设中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 68

核心亮点

  • 泛化与个性化解耦设计,新身份只需少量图像微调
  • 基于3D高斯泼溅,渲染速度快,支持实时交互
  • 提供完整训练推理代码和预训练模型,易于复现

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖较新的GPU硬件,训练资源门槛较高

适用场景

  • 数字人直播与虚拟助手
  • 影视游戏角色快速建模
  • AR/VR个性化虚拟形象

替代项目

GaussianAvatars、PointAvatar、InstantAvatar

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