HairGS: Hair Strand Reconstruction based on 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2509.07774v1 📥 PDF

作者: Yimin Pan, Matthias Nießner, Tobias Kirschstein

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-09

备注: This is the arXiv preprint of the paper "Hair Strand Reconstruction based on 3D Gaussian Splatting" published at BMVC 2025. Project website: https://yimin-pan.github.io/hair-gs/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

HairGS：基于3D高斯溅射的头发丝重建方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 头发重建 3D高斯溅射 神经渲染 几何建模 拓扑优化 虚拟现实 数字人

📋 核心要点

  1. 现有头发重建方法忽略了发丝的连通性和拓扑结构，导致重建质量不佳。
  2. 利用3D高斯溅射的优势，提出一种多阶段流程，实现丝状级别的头发几何重建。
  3. 提出新的评估指标来评估发丝重建的拓扑准确性，并在多种数据集上验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

人体头发重建是计算机视觉中一个具有挑战性的问题，在虚拟现实和数字人建模中的应用日益重要。最近3D高斯溅射(3DGS)的进展提供了一种高效且显式的场景表示，它与头发丝的结构自然对齐。本文扩展了3DGS框架，以实现从多视角图像进行丝状级别的头发几何重建。我们的多阶段流程首先使用可微高斯光栅化器重建详细的头发几何形状，然后通过一种新颖的合并方案将各个高斯段合并成连贯的发丝，最后在光度监督下细化和生长发丝。虽然现有方法通常在几何层面上评估重建质量，但它们经常忽略发丝的连通性和拓扑结构。为了解决这个问题，我们提出了一种新的评估指标，作为评估发丝重建中拓扑准确性的代理。在合成和真实世界数据集上的大量实验表明，我们的方法能够稳健地处理各种发型，并实现高效的重建，通常在一小时内完成。

🔬 方法详解

问题定义：现有头发重建方法主要关注几何层面的准确性，忽略了发丝之间的连通性和拓扑结构，导致重建出的头发不自然，难以用于后续的虚拟现实和数字人建模应用。这些方法难以处理复杂发型，重建效率也较低。

核心思路：本文的核心思路是利用3D高斯溅射（3DGS）来表示头发，因为3DGS具有高效渲染和显式几何表示的优点，能够很好地与头发丝的结构对齐。通过优化3DGS参数，可以从多视角图像中重建出高质量的头发几何形状。此外，设计了一种新的合并方案，将独立的高斯段合并成连贯的发丝，保证了头发的拓扑结构。

技术框架：该方法包含一个多阶段的流程：1) 使用可微高斯光栅化器从多视角图像重建详细的头发几何形状，得到一系列离散的高斯分布；2) 通过提出的合并方案，将这些高斯分布合并成连贯的发丝，保证发丝的拓扑结构；3) 在光度监督下，对发丝进行细化和生长，进一步提高重建质量。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于：1) 将3DGS应用于头发重建，充分利用了3DGS的高效性和显式几何表示能力；2) 提出了一种新的高斯段合并方案，能够有效地将独立的高斯段合并成连贯的发丝，保证了头发的拓扑结构；3) 提出了一种新的评估指标，用于评估发丝重建的拓扑准确性。

关键设计：在第一阶段，使用可微高斯光栅化器，通过最小化渲染图像与真实图像之间的差异来优化高斯分布的参数。在第二阶段，合并方案基于高斯分布之间的距离和方向关系，将相邻且方向一致的高斯分布合并成发丝。在第三阶段，使用光度损失函数来细化发丝的几何形状和外观，并使用生长策略来延长发丝的长度。具体损失函数和参数设置在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

该方法在合成和真实世界数据集上进行了大量实验，结果表明该方法能够稳健地处理各种发型，并实现高效的重建，通常在一小时内完成。与现有方法相比，该方法在头发几何形状和拓扑结构的重建质量上均有显著提升。提出的新的评估指标能够有效地评估发丝重建的拓扑准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、数字人建模、游戏开发等领域。高质量的头发重建能够提升虚拟角色的真实感和沉浸感，为用户提供更逼真的交互体验。此外，该技术还可以用于电影特效制作、时尚设计等领域，具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。

📄 摘要（原文）

Human hair reconstruction is a challenging problem in computer vision, with growing importance for applications in virtual reality and digital human modeling. Recent advances in 3D Gaussians Splatting (3DGS) provide efficient and explicit scene representations that naturally align with the structure of hair strands. In this work, we extend the 3DGS framework to enable strand-level hair geometry reconstruction from multi-view images. Our multi-stage pipeline first reconstructs detailed hair geometry using a differentiable Gaussian rasterizer, then merges individual Gaussian segments into coherent strands through a novel merging scheme, and finally refines and grows the strands under photometric supervision. While existing methods typically evaluate reconstruction quality at the geometric level, they often neglect the connectivity and topology of hair strands. To address this, we propose a new evaluation metric that serves as a proxy for assessing topological accuracy in strand reconstruction. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate that our method robustly handles a wide range of hairstyles and achieves efficient reconstruction, typically completing within one hour. The project page can be found at: https://yimin-pan.github.io/hair-gs/