本論文は、単眼ビデオから高品質な3D髪の毛モデルを再構築する一般的なフレームワークを提案している。
まず、NeRFを用いて粗い幾何学的形状を初期化する。次に、多視点最適化手法(PMVO)を提案し、入力ビデオから髪の外部構造を精密に再構築する。PMVOは、多視点の画像情報を統合して3Dラインマップを生成し、髪の外部形状を詳細に捉えることができる。
その後、データ駆動型の手法(DeepMVSHair*)を用いて、再構築された外部構造から髪の内部構造を推定する。DeepMVSHair*は、合成データで事前学習された手法を改良したものであり、外部構造から生成した2Dストランドマップを入力として、内部構造を推定する。
最後に、外部と内部の構造を統合して、完全な3Dストランドモデルを生成する。
本手法は、多様なヘアスタイルに対して頑健で高品質な再構築結果を示し、従来手法と比べて大幅な高速化も実現している。
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by Keyu Wu,Ling... : arxiv.org 03-28-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.18356.pdfDaha Derin Sorular