湖南
Gaussian Haircut:
是一項根據3D高斯數據
可以根據用戶提供的照片視頻
重建人類發型3D模型的技術
而生成的效果根根分明
非常接近手工建模
甚至支持動力學解算
一起來看看吧！
Gaussian Haircut 可在單個GPU上在幾個小時內，從單目視頻中重建基于發束的頭發幾何圖形。
Gaussian Haircut 可處理多視角圖像，并使用股對齊的三維高斯來重建發型。在第一階段，即三維提升階段使用高斯形式的基礎結構。然后用于基礎結構進行第二階段（發絲擬合）。
(a) 在生成過程中，同時使用了結構化和非結構化高斯集。前者附著在發絲上，因此覆蓋整個發量，而后者只集中在頭發表面的可見部分。
(b) 在基于粗發絲的擬合過程中，在每個訓練步驟中只從潛在頭發圖中解碼一組引導發絲，因為生成一個完整的發型需要耗費大量的計算和內存。然后通過在其三維坐標空間進行插值，將這些發絲轉化為適合渲染的密集發絲圖。
(c) 最后進行了基于細縷的優化步驟。 從潛在圖中分析發型，并直接優化其坐標。
效果對比
與之前另一款生成毛發的產品：neural haircut 對比，效果也有較為明顯的進步。
燈光與動力學
生成的模型無論是材質燈光，還是動力學模擬，都與手工建模非常接近了。
虛幻引擎實機演示
最后再展示一段官方的實機演示，據說生成的結果可以輕松導入虛幻引擎進行渲染和動力學模擬。
該項目目前僅公布了技術規范
暫未見到公開的源代碼
感興趣的模友可以自行前往查看：
eth-ait.github.io/GaussianHaircut
（需要一些魔法）
根據官方提供的效果來看
還是非常令人期待的
今天的分享就到這里啦
歡迎評論區留言討論！
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