論文の概要: Human Hair Reconstruction with Strand-Aligned 3D Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14778v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 07:49:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 21:12:18.787064
• Title: Human Hair Reconstruction with Strand-Aligned 3D Gaussians
• Title（参考訳）: ストランドアライメント3Dガウスを用いたヒト毛髪再建術
• Authors: Egor Zakharov, Vanessa Sklyarova, Michael Black, Giljoo Nam, Justus Thies, Otmar Hilliges,
• Abstract要約: 従来のヘアストランドと3Dガウスの二重表現を用いた新しいヘアモデリング手法を提案する。 ヒトのアバターをモデル化するための非構造ガウス的アプローチとは対照的に,本手法は3Dポリラインや鎖を用いて髪を再構築する。 提案手法はGaussian Haircutと呼ばれ, 合成シーンと実シーンで評価し, ストランドベースヘア再構築作業における最先端性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.32397354314153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new hair modeling method that uses a dual representation of classical hair strands and 3D Gaussians to produce accurate and realistic strand-based reconstructions from multi-view data. In contrast to recent approaches that leverage unstructured Gaussians to model human avatars, our method reconstructs the hair using 3D polylines, or strands. This fundamental difference allows the use of the resulting hairstyles out-of-the-box in modern computer graphics engines for editing, rendering, and simulation. Our 3D lifting method relies on unstructured Gaussians to generate multi-view ground truth data to supervise the fitting of hair strands. The hairstyle itself is represented in the form of the so-called strand-aligned 3D Gaussians. This representation allows us to combine strand-based hair priors, which are essential for realistic modeling of the inner structure of hairstyles, with the differentiable rendering capabilities of 3D Gaussian Splatting. Our method, named Gaussian Haircut, is evaluated on synthetic and real scenes and demonstrates state-of-the-art performance in the task of strand-based hair reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のヘアストランドと3次元ガウスアンの二重表現を用いて,多視点データから高精度でリアルなストランドベース再構築を行う新しいヘアモデリング手法を提案する。 ヒトのアバターをモデル化するための非構造ガウス的アプローチとは対照的に,本手法は3Dポリラインや鎖を用いて髪を再構築する。 この根本的な違いは、現代のコンピュータグラフィックスエンジンにおいて、編集、レンダリング、シミュレーションに結果のヘアスタイルを最初から使用できるようにすることである。 我々の3Dリフト法は、ヘアストランドの嵌合を監督する多視点地上真実データを生成するために、非構造ガウシアンに依存している。 ヘアスタイル自体は、いわゆるストランドアライメント3Dガウスの形で表現される。 この表現は,髪型の内部構造を現実的にモデル化する上で必要となる,鎖型ヘアプレックスと3次元ガウススプラッティングの異なるレンダリング機能を組み合わせたものである。 提案手法はGaussian Haircutと呼ばれ, 合成シーンと実シーンで評価し, ストランドベースヘア再構築作業における最先端性能を実証する。

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