論文の概要: Neural Haircut: Prior-Guided Strand-Based Hair Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05872v1
- Date: Fri, 9 Jun 2023 13:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-12 13:19:34.013962
- Title: Neural Haircut: Prior-Guided Strand-Based Hair Reconstruction
- Title（参考訳）: Neural Haircut:前ガイド型ストランドベースヘアコンストラクション
- Authors: Vanessa Sklyarova (1), Jenya Chelishev (2), Andreea Dogaru (3), Igor
Medvedev (1), Victor Lempitsky (4), Egor Zakharov (1) ((1) Samsung AI Center,
(2) Rockstar Games, (3) FAU Erlangen-N\"urnberg, (4) Cinemersive Labs)
- Abstract要約: 本研究は, 単眼ビデオや多視点画像から, 鎖レベルでの正確な髪形再構成を実現する手法を提案する。
ニューラル・ヘアカット(Neural Haircut)と呼ばれるこの組み合わせシステムは、再建されたヘアスタイルの高度なリアリズムとパーソナライズを実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Generating realistic human 3D reconstructions using image or video data is
essential for various communication and entertainment applications. While
existing methods achieved impressive results for body and facial regions,
realistic hair modeling still remains challenging due to its high mechanical
complexity. This work proposes an approach capable of accurate hair geometry
reconstruction at a strand level from a monocular video or multi-view images
captured in uncontrolled lighting conditions. Our method has two stages, with
the first stage performing joint reconstruction of coarse hair and bust shapes
and hair orientation using implicit volumetric representations. The second
stage then estimates a strand-level hair reconstruction by reconciling in a
single optimization process the coarse volumetric constraints with hair strand
and hairstyle priors learned from the synthetic data. To further increase the
reconstruction fidelity, we incorporate image-based losses into the fitting
process using a new differentiable renderer. The combined system, named Neural
Haircut, achieves high realism and personalization of the reconstructed
hairstyles.
- Abstract（参考訳）: 画像や映像データを用いたリアルな3d再構成は,様々なコミュニケーションやエンタテインメントアプリケーションにおいて不可欠である。
既存の手法は体と顔の領域で印象的な結果を得たが、機械的な複雑さのため、現実的な髪型モデリングは依然として困難である。
本研究は,無制御照明条件で撮影された単眼映像や多視点画像からストランドレベルで正確な毛髪形状再構成を可能にする手法を提案する。
提案手法は2段階であり,第1段階は暗黙の容積表現を用いた粗い毛髪とバスト形状と毛髪方向の関節再建を行った。
第2段階では、合成データから得られた毛髪ストランドと髪型プリエントとの粗い容積制約を単一の最適化プロセスで調整することにより、鎖レベルの毛髪再構成を推定する。
復元精度をさらに高めるため,新たな微分可能レンダラを用いて画像ベースロスをフィッティングプロセスに組み込む。
この組み合わせシステムはニューラルヘアカット(neural haircut)と呼ばれ、再構成されたヘアスタイルを高いリアリズムとパーソナライズを達成する。
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