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南カリフォルニア大学ら、参考画像から髪の色具合を3Dモデルへ適用できるGANを用いた3Dヘアレンダリングを発表

南カリフォルニア大学、Pinscreen、Adobe Research、Argo AIの研究者らは、人物の参考画像から髪の色具合を3Dモデルへ適用できる敵対的生成ネットワーク「GAN(Generative Adversarial Network)」を用いた3Dヘアレンダリング法を発表しました。

論文:Real-Time Hair Rendering using Sequential Adversarial Networks
著者:Lingyu Wei, Liwen Hu, Vladimir Kim, Ersin Yumer, Hao Li

本論文は、再現したい髪の人物画像から、フォトリアリスティックなヘアモデルへリアルタイムに変換する敵対的生成ネットワーク・アーキテクチャを提案します。

提案手法では、自然な髪の画像を入力に、髪の色、照明、繊維レベルの構造へ分解しエンコード、毛髪を逆順で適用していき現実的なCGモデルを再構築します。

データセットには、ヘアマスクに注釈を付けたCelebA-HQデータセットからの3000枚の画像を使用し、ネットワークを訓練します。これらのことで、着彩したい人物画像から3Dのヘアモデルを生成することを可能にします。