HeadGAP es un modelo avanzado de creación de avatares 3D que permite generar avatares 3D realistas y animables a partir de una pequeña cantidad de imágenes, incluso solo una, de la persona objetivo. El modelo aprende el conocimiento previo de la cabeza 3D utilizando un conjunto de datos dinámico multiperspectiva a gran escala y realiza el modelado dinámico mediante una red de autodescodificación basada en Gaussian Splatting. HeadGAP aprende las propiedades de las primitivas gaussianas mediante la codificación de identidad compartida y el código latente personalizado, lo que permite una personalización rápida del avatar.