GALA ist ein Framework, das ein einzelnes, bekleidetes 3D-Mesh eines menschlichen Körpers als Eingabe verwendet und dieses in vollständige, mehrschichtige 3D-Assets zerlegt. Die Ausgabe kann mit anderen Assets kombiniert werden, um neuartige, bekleidete Avatare in beliebigen Posen zu erstellen. Durch eine Reihe von Zerlegungsschritten erhalten wir mehrschichtige 3D-Assets in einem gemeinsamen, normalisierten Raum, die nach Pose und Körperform normalisiert sind und so die einfache Kombination neuer Identitäten und die Reanimation neuer Posen ermöglichen. Unsere Experimente belegen die Effizienz unserer Methode im Vergleich zu bestehenden Lösungen bei den Aufgaben Zerlegung, Normalisierung und Kombination.