使用 Sequential Adversarial Networks 的实时头发渲染 – 参考照片为3D头发模型实时着色的技术！

8 年前 3dnchu 尚无浏览 1 分钟阅读

使用 Sequential Adversarial Networks 的实时头发渲染 – 参考照片为3D头发模型实时着色的技术！

参考照片为基于发束的3D头发模型实时着色的技术！“Real-Time Hair Rendering using Sequential Adversarial Networks” ECCV 2018论文

Real-Time Hair Rendering using Sequential Adversarial Networks (ECCV 2018)

我们介绍一种用于表现写实头发的对抗网络，取代了传统计算机图形学中的样条平面。我们的深度学习方法不需要低层参数调优或临时性的资源设计。我们的方法以基于发束的3D头发模型作为输入，并通过参考图像直观地控制颜色和光照。为了应对发型的多样性及其外观的复杂性，我们使用顺序GAN架构和半监督训练方法来解决头发的结构、颜色和光照特性。此外，为了在保持原始输入数据头发结构的同时，确保从CG到照片级真实感的过渡，我们在方向场转换步骤中引入了中间场激活图。由于只需要经过网络的前馈路径，因此渲染可实时运行。我们在多种复杂发型上合成照片级真实的头发图像，并与最先进的头发渲染方法进行比较。

物体转动时会闪烁，因此用于视频内容可能有些困难？
如果是静态图像，现阶段看起来也是可用的技术。

使用 Sequential Adversarial Networks 的实时头发渲染 – 参考照片为3D头发模型实时着色的技术！

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