GGHead ist ein auf der 3D-Gaußschen Streuungsdarstellung basierendes generatives adversäres Netzwerk (GAN), das 3D-Kopf-A-priori-Informationen aus einer Sammlung von 2D-Bildern lernt. Die Technik vereinfacht den Vorhersageprozess, indem sie die Regularität des UV-Raums eines Template-Kopfnetzes nutzt, um eine Reihe von 3D-Gaußschen Attributen vorherzusagen. Zu den Hauptvorteilen von GGHead gehören hohe Effizienz, hochauflösende Generierung, vollständige 3D-Konsistenz und die Möglichkeit der Echtzeit-Rendering. Es verbessert die geometrische Genauigkeit der generierten 3D-Köpfe durch einen neuartigen Totalvariationsverlust, um sicherzustellen, dass benachbarte gerenderte Pixel von benachbarten Gaußschen im UV-Raum stammen.