EDGAR：用合成失败样本驱动扩散模型精修高斯头像

EDGAR 是一个条件扩散框架，通过修正伪影提升高斯头像质量并保持身份一致性。团队构建了混合真实拍摄与合成渲染的 EDGAR-SET 三元组数据集，用 Sapiens 模型提取身份特征注入一步扩散骨干，并引入 MoE 架构应对不同退化类型与程度。