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CVPR2023|HairStep:使用strand和深度图实现单视图 3D 头发建模
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https://arxiv.org/pdf/2303.02700.pdf 在这项工作中,我们解决了基于学习的单视图 3D 头发建模的挑战性问题。 由于很难收集成对的真实图像和 3D 头发数据,使用合成数据为真实领域提供先验知识成为领先的解决方案。 不幸的是,这带来了领域差距的挑战。 由于真实头发渲染的固有困难,现有方法通常使用方向图而不是头发图像作为输入来弥合差距。 我们坚信中间表示是必不可少的,但我们认为使用基于主要过滤方法的方向图对不确定噪声敏感并且远非有效表示。 因此,我们首先提出这个问题并提出一种新的中间表示,称为 HairStep,它由一个strand图和一个深度图组成。 结果发现,HairStep 不仅为准确的 3D 头发建模提供了足够的信息,而且从真实图像中推断出来也是可行的。
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