この手の技術ではお馴染みHao Li氏による、ニューラルネットワークを使った髪の毛構築技術「Single-View Hair Reconstruction using Convolutional Neural Networks」
Single-View Hair Reconstruction using Convolutional Neural Networks
我々は、拘束されていない画像から完全な3Dヘアジオメトリを生成するための深い学習ベースの方法を紹介する。我々の方法は、局所的な細部の詳細を回復することができ、リアルタイム性能を有する。最先端のヘア・モデリング技法は、最近傍検索のための大きなヘアスタイル・コレクションに依存し、次にアドホック・リファインメントを実行します。我々の深い学習アプローチは、対照的に、ストレージにおいて非常に効率的であり、30Kストランドのヘアを生成しながら1000倍高速に実行することができます。畳み込みニューラルネットワークは、髪画像の2D配向フィールドを入力として取り、パラメータ化された2D頭皮上に均一に分布する鎖の特徴を生成する。より妥当な髪型を合成するために衝突損失を導入し、各鎖の可視性を再構成精度を改善するための重み付け項としても使用する。私たちのネットワークのエンコーダ/デコーダアーキテクチャは、自然に髪型をコンパクトかつ連続的に表現し、髪型の間を自然に補間することができます。私たちは、私たちのネットワークを訓練するためにレンダリングされた人工毛髪モデルの大きなセットを使います実際の画像から自動的に計算された中間の2D方向のフィールドは、合成毛髪と実際の毛髪の違いを除外するため、本発明の方法は実際の画像に比例する。私たちは、幅広い挑戦的な実在のインターネット写真で私たちの方法の有効性と堅牢性を実証し、ビデオから再構成されたヘアシーケンスを示します。
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この手の技術進歩が著しいですねぇ。
実用化されるのが楽しみです。
関連リンク
[1806.07467] Single-View Hair Reconstruction using Convolutional Neural Networks
Hao Li – publications
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