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京东 11.11 红包
【SIGGRAPH Asia】GroomGen 发型生成神器,从图像中重建发型支持交互式编辑
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视频出处:https://www.youtube.com/watch?v=hXiQtFHHfmw&list=WL&index=2&t=26s github repo:https://github.com/c-he/GroomGen 摘要:尽管在使高维头发模型适应特定输入对象的头发获取方面取得了近期的成功,生成式头发模型在编码、编辑和采样多样化发型的通用嵌入空间方面的探索要少得多。在本文中,我们提出了GroomGen,这是首个专为由高度详细密集发丝组成的头发几何结构设计的生成模型。我们的方法受到两个关键思想的启发。首先,我们构建了涵盖单个发丝和发型的头发潜在空间。这些潜在空间紧凑、表达力强,并且受约束良好,能够实现高质量和多样化的采样。其次,我们采用了一种分层的头发表示法,该表示法将完整的头发模型参数化为三个层次:单根发丝、稀疏引导发丝和完整的密集发丝。这种表示法对于潜在空间的紧凑性、训练的鲁棒性和推理的效率至关重要。基于这种分层的潜在表示法,我们提出的管道包括一个strand-VAE和一个hairstyle-VAE,它们分别对单个发丝和一组引导发丝进行编码至各自的潜在空间,以及一个混合致密化步骤,将稀疏引导发丝填充为密集的头发模型。GroomGen不仅支持新颖发型的采样和可信的发型插值,还支持复杂发型的交互式编辑,或可作为从图像重建发型的强大数据驱动先验。我们通过多样化采样发型的定性示例和针对每个单独组件及整个管道的生成质量的定量评估展示了我们方法的优越性。
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