浙江大学、苏黎世理工学院、香港城市大学、马克斯·普朗克智能系统研究院、香港科技大学等，一群来自香港科技大学的学生发布了“MonoHair： High-Fidelity Hair Modeling from a Monocular Video”的信息，这是一种从单目视频构建精致头发模型的技术！
MonoHair：从单目视频进行高保真头发建模
毫无疑问，高保真 3D 头发对于实现真实感、艺术表达和沉浸在计算机图形中非常重要。 现有的 3D 毛发建模方法已经取得了出色的性能，但实现高质量毛发重建的挑战仍然存在，因此它们需要难以实现的严格捕获条件，并且它们严重依赖预先训练的数据和图像中模糊的精细细节。 为了解决这些问题，我们提出了一种从单目图像中实现高保真毛发重建的通用框架。 我们的方法将头发建模过程分为两个主要阶段：精确的外部重建和内部结构推断。 外观是使用我们的基于补丁的多视图优化 （PMVO） 精心创建的。 这种方法战略性地收集和整合来自多个视图的头发信息，以创建不依赖于先前数据的高保真外部 3D 线图。 这张地图不仅捕捉了复杂的细节，而且很容易推断出头发的内部结构。 在内部，它使用数据驱动的多视图 3D 头发重建方法。 此方法利用从重建外观中获得的 2D 结构渲染，并镜像训练期间使用的复合 2D 输入。 这种对齐可以有效地弥合训练数据与真实世界数据之间的领域差距，从而提高 o 的准确性和可靠性。
这种新的头发三维技术经常出现。 然而，这项技术似乎比我迄今为止看到的任何东西都更准确。 如今，我认为是时候将其付诸实践了。 详情请查看项目页面！ 看起来代码仍然是私有的。