HeadGAPは、少量、あるいは一枚の写真からでもリアルでアニメーション可能な3Dアバターを作成できる、先進的な3Dアバター作成モデルです。本モデルは、大規模な多視点動的データセットを活用して3D頭部の事前知識を学習し、ガウシアンSplattingベースの自己復号化ネットワークによって動的モデリングを実現しています。HeadGAPは、アイデンティティ共有エンコーディングとパーソナライズされた潜在コードを用いてガウシアンプリミティブのプロパティを学習することで、迅速なアバターのパーソナライズドカスタマイズを実現しています。