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Structure Aware Hair Capture - 複数枚の写真から髪の毛を3Dキャプチャする脅威の技術映像!Siggraph2013論文

この記事は約2分4秒で読めます

Structure-Aware Hair Capture

Structure-Aware Hair Capture

Siggraph2013論文のStructure Aware Hair Captureデモ映像


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複数枚の写真から、髪の毛を扱いやすいストランド情報として3Dキャプチャ!
凄いなこれ・・・

Structure-Aware Hair Capture (Siggraph 2013)

Existing hair capture systems fail to produce strands that reflect the structures of real-world hairstyles.
We introduce a system that reconstructs coherent and plausible wisps aware of the underlying hair structures from a set of still images without any special lighting.
Our system first discovers locally coherent wisp structures in the reconstructed point cloud and the 3D orientation field, and then uses a novel graph data structure to reason about both the connectivity and directions of the local wisp structures in a global optimization.
The wisps are then completed and used to synthesize hair strands which are robust against occlusion and missing data and plausible for animation and simulation.
We show reconstruction results for a variety of complex hairstyles including curly, wispy, and messy hair.

機械翻訳
既存の毛キャプチャシステムは、実世界の髪型の構造を反映したストランドを生成するために失敗する。
我々は、特別な照明なしでの静止画の集合から、基礎となる毛髪構造のコヒーレントともっともらしい切れ間を認識再構築するシステムをご紹介します。
私たちのシステムは最初の再構築されたポイントクラウドと3D向きフィールドにローカルに一貫しWISP構造を発見した後、グローバルな最適化での接続とローカルWISP構造の両方向について理由に小説グラフデータ構造を使用しています。
切れ間はその後完成し、閉塞や欠損データとアニメーションとシミュレーションのためのもっともらしいに対して堅牢である髪の毛を合成するために使用されます。
我々はうっすらとカーリー、そして厄介な髪を含む複雑なヘアスタイルの様々な復興の結果を示す。

論文等はこちらのページに公開されています。
Structure-Aware Hair Capture – Graphics

Screenshot of gfx.cs.princeton.edu

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