GGHead est un réseau antagoniste génératif (GAN) 3D basé sur une représentation de diffusion gaussienne 3D, conçu pour apprendre des a priori de tête 3D à partir d'un ensemble d'images 2D. Cette technique simplifie le processus de prédiction en exploitant la régularité de l'espace UV de la grille de tête modèle pour prédire un ensemble d'attributs gaussiens 3D. Les principaux avantages de GGHead incluent une grande efficacité, une génération haute résolution, une cohérence 3D complète et la possibilité de rendu en temps réel. Il améliore la fidélité géométrique des têtes 3D générées grâce à une nouvelle perte de variation totale, garantissant que les pixels rendus voisins proviennent de gaussiennes proches dans l'espace UV.