Meta Codec Avatars Lab 與首爾大學研究團隊在 ICCV 2025 發表了一項名為 HairCUP（Hair Compositional Universal Prior）的新技術，為 3D 虛擬頭像生成帶來新的突破。HairCUP 的核心理念是將臉部與頭髮分開建模，解決過去虛擬頭像技術中臉與頭髮無法獨立調整的問題，讓頭像生成變得更靈活，也更容易針對個人需求進行客製化。

傳統的 3D 頭像生成系統，通常會將臉部與頭髮視為一個整體來訓練，這種方式雖然能快速生成頭像，但存在幾個限制。首先，髮型無法自由替換，想要換一個全新造型往往需要重新訓練模型。其次，這類方法難以應用於資料有限的情況，也不適合針對新用戶進行少量樣本的快速調整。HairCUP 則打破了這些限制，透過「組合式建模」的概念，將臉與頭髮各自建立專屬的潛在表示，並在生成階段自然融合，從而達成可自由搭配臉部與髮型的效果。

為了實現這項技術，研究團隊設計了一個「無頭髮資料生成流程」。他們利用擴散模型，將收集到的多視角頭像資料中的頭髮移除，產生乾淨的臉部資料，再與原始的有頭髮資料配對。這種方法幫助模型清楚理解臉部和頭髮的獨立特徵，避免傳統模型中兩者混淆的問題。透過這個流程，HairCUP 不僅能準確建模臉與髮，還能靈活地將不同來源的臉與髮型進行自由組合，並確保結果看起來自然且一致。

HairCUP 採用了 3D Gaussian Avatar 技術，能在確保高品質的同時提升生成效率。該模型透過臉部與頭髮的獨立編碼，支援臉部表情、頭髮動態與髮型更換等多種操作。實驗顯示，HairCUP 在臉與髮型的融合品質、自然度，以及少量樣本學習的能力上，都優於現有方法。研究團隊展示的結果中，用戶能夠只利用少量的單目影像，快速生成擬真度高、能夠靈活調整髮型的 3D 頭像。

這項技術的應用前景十分廣泛。在 VR 社交平台上，用戶能透過 HairCUP 生成更真實、可自訂的虛擬化身，並自由切換不同的髮型，展現個人特色。在虛擬會議中，HairCUP 可用來建立更符合專業需求的 3D 頭像，讓使用者在虛擬工作環境中保有高度識別度。此外，HairCUP 也能支援娛樂、內容創作與遊戲產業，例如幫助玩家快速建立專屬角色，或協助創作者生成可客製的數位角色模型。

HairCUP 不僅是單純的技術進步，也標誌著 3D 虛擬頭像發展的下一步。從臉與頭髮的獨立建模到自由組合，這項技術讓個人化的虛擬呈現變得更靈活且易於擴展。未來，這種方法甚至有可能與即時渲染技術結合，讓使用者在 VR 中實時更換髮型，或者針對不同場合快速調整造型，進一步縮短虛擬與現實之間的距離。

隨著 HairCUP 的出現，虛擬化身技術不再侷限於單一的「固定頭像」，而是向著模組化、個性化和高度可控的方向前進。這不僅對 Meta 的 Codec Avatars 研究計畫具有重要意義，也為整個 XR 產業提供了更多可能性，讓虛擬世界中的每個人都能以更自然、更真實的方式展現自我。

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