KAISTとFacebook、複数視点の頭部画像から高精度の毛髪を再構築する手法を発表

KAISTとFacebook Reality Labsによる研究チームは、複数視点からの画像から高精度の髪の毛を再現する手法を発表しました。

論文:Strand-accurate Multi-view Hair Capture

Giljoo Nam∗¹ Chenglei Wu² Min H. Kim¹ Yaser Sheikh²
¹KAIST  ² Facebook Reality Labs, Pittsburgh
∗Work done during an internship at Facebook Reality Labs, Pittsburgh.

左:マルチビュー画像の1枚。中央:従来のMVSによる出力結果。右:本提案手法の出力結果

本論文は、マルチビュー画像を入力にサブミリメータ精度で人の毛髪を再構成する手法を提案します。複数視点から撮影した頭部画像から2D方向フィールドを作成し、LPMVS(Line-based PatchMatch MVS)からのポイントクラウドを毛束に適合、最終的なヘアジオメトリを生成します。従来のMVSによる手法に比べ、髪の毛1本1本、ディテールを正確に出力しているのがデモビデオからも確認できます。

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