GGHead é uma Rede Generativa Adversarial (GAN) 3D baseada em representação de dispersão gaussiana 3D, usada para aprender um conhecimento prévio de cabeça 3D a partir de um conjunto de imagens 2D. A técnica simplifica o processo de previsão ao prever um conjunto de atributos gaussianos 3D, aproveitando a regularidade do espaço UV da malha de cabeça de modelo. As principais vantagens do GGHead incluem alta eficiência, geração de alta resolução, consistência totalmente 3D e capacidade de renderização em tempo real. Ele usa uma nova perda de variação total para melhorar a fidelidade geométrica das cabeças 3D geradas, garantindo que pixels vizinhos renderizados sejam provenientes de gaussianas próximas no espaço UV.