GGHeadは、2D画像集合から3Dヘッドの事前情報を学習する、3Dガウス散乱表現に基づいた3D敵対的生成ネットワーク（GAN）です。本技術は、テンプレートヘッドメッシュのUV空間の規則性を活用することで、一連の3Dガウス属性を予測し、予測プロセスを簡素化します。GGHeadの主な利点には、高効率、高解像度生成、完全3D整合性、およびリアルタイムレンダリングの実現があります。新規の全変動損失を用いて生成される3Dヘッドの幾何学的忠実度を高め、隣接するレンダリングピクセルがUV空間で近いガウスに由来することを保証します。