論文の概要: Perm: A Parametric Representation for Multi-Style 3D Hair Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19451v4
• Date: Sat, 14 Dec 2024 11:58:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:49:35.324434
• Title: Perm: A Parametric Representation for Multi-Style 3D Hair Modeling
• Title（参考訳）: Perm:マルチスタイル3次元ヘアモデリングのためのパラメトリック表現
• Authors: Chengan He, Xin Sun, Zhixin Shu, Fujun Luan, Sören Pirk, Jorge Alejandro Amador Herrera, Dominik L. Michels, Tuanfeng Y. Wang, Meng Zhang, Holly Rushmeier, Yi Zhou,
• Abstract要約: Permは、さまざまな毛髪関連の応用を促進するために設計された人間の3D毛髪のパラメトリック表現である。 ヘアテクスチャを低周波・高周波ヘア構造に適合・分解するために,我々のストランド表現を活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.790597419351528
• License:
• Abstract: We present Perm, a learned parametric representation of human 3D hair designed to facilitate various hair-related applications. Unlike previous work that jointly models the global hair structure and local curl patterns, we propose to disentangle them using a PCA-based strand representation in the frequency domain, thereby allowing more precise editing and output control. Specifically, we leverage our strand representation to fit and decompose hair geometry textures into low- to high-frequency hair structures, termed guide textures and residual textures, respectively. These decomposed textures are later parameterized with different generative models, emulating common stages in the hair grooming process. We conduct extensive experiments to validate the architecture design of Perm, and finally deploy the trained model as a generic prior to solve task-agnostic problems, further showcasing its flexibility and superiority in tasks such as single-view hair reconstruction, hairstyle editing, and hair-conditioned image generation. More details can be found on our project page: https://cs.yale.edu/homes/che/projects/perm/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の3次元毛髪のパラメトリック表現であるPermについて紹介する。 グローバルヘア構造と局所カールパターンを共同でモデル化した以前の研究とは異なり、周波数領域におけるPCAベースのストランド表現を用いてそれらを分解し、より正確な編集と出力制御を可能にすることを提案する。 具体的には,髪形テクスチャを,ガイドテクスチャ (ガイドテクスチャ) と残留テクスチャ (残留テクスチャ) と呼ばれる低周波ヘア構造と高周波ヘア構造に適合させ分解する。 これらの分解されたテクスチャは、後に異なる生成モデルでパラメータ化され、ヘアグリーニングプロセスの一般的な段階をエミュレートする。 我々はPermのアーキテクチャ設計を検証するための広範囲な実験を行い、最終的にトレーニングされたモデルを汎用としてデプロイし、タスク非依存の問題を解決するとともに、単一視点の髪型再構成、髪型編集、髪型画像生成などのタスクにおいて、その柔軟性と優位性を示す。 詳細はプロジェクトのページで確認できます。

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