由浙江大学、苏黎世联邦理工学院、香港城市大学、马克斯·普朗克智能系统研究所、香港科技大学的学生团队等公开了从单目视频构建精致头发模型的技术“MonoHair:High-Fidelity Hair Modeling from a Monocular Video”的信息！

MonoHair:High-Fidelity Hair Modeling from a Monocular Video

毫无疑问，为了实现计算机图形学中的真实感、艺术表现和沉浸感，高保真3D头发非常重要。现有的3D头发建模方法虽然取得了出色的性能，但为了实现高质量的头发重建，仍然存在一些问题，例如需要严格的采集条件、难以实用化，或者高度依赖学习到的先验数据，导致图像的细微细节不清晰。为了解决这些问题，我们提出了一个通用框架，可从单目视频中实现高保真的毛发重建。我们的方法将毛发建模过程分为两个主要阶段：精细外观重建和内部结构推断。外观部分通过我们基于补丁的多视图优化（PMVO）精心构建。该方法从多个视角有策略地收集并整合毛发信息，生成不依赖先验数据的高保真3D外部线框图。该图不仅能够捕捉复杂细节，也便于推断毛发的内部结构。对于内部结构，我们采用数据驱动的多视图3D毛发重建方法。该方法利用从重建外观中得到的2D结构渲染，模拟训练时所使用的合成2D输入。这种对齐有效缩小了训练数据与真实世界数据之间的领域差距，从而提高了o的精度和可靠性。

这种头发立体化技术会定期出现新的成果。不过这项技术看起来比我之前见过的都更精确。真希望它能尽快实用化啊，最近一直这么想。详情请查看项目页面！代码似乎还没有公开。

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MonoHair: High-Fidelity Hair Modeling from a Monocular Video