PanoHair: Detailed Hair Strand Synthesis on Volumetric Heads

📄 arXiv: 2508.18944v1 📥 PDF

作者: Shashikant Verma, Shanmuganathan Raman

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2025-08-26

💡 一句话要点

提出PanoHair以解决高保真发丝合成问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 发丝合成 知识蒸馏 三维几何 数字人类 虚拟现实 生成模型 语义分割 潜在空间操作

📋 核心要点

  1. 现有发丝合成方法依赖复杂的数据采集，效率低下，难以实现高保真度。
  2. PanoHair通过知识蒸馏技术估计头部几何形状，能够快速生成多样化的发型。
  3. 实验结果表明，PanoHair在发丝生成速度和质量上显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

实现逼真的发丝合成对于创建栩栩如生的数字人类至关重要，但生成高保真的发丝几何形状仍然是一个重大挑战。现有方法需要复杂的数据采集设置，包括在受限的工作室环境中捕获的多视角图像。此外，这些方法的长发体积估计和发丝合成时间较长，影响了效率。我们提出了PanoHair模型，该模型通过从预训练的生成教师模型中进行知识蒸馏来估计头部几何形状，使用符号距离场表示。我们的方法能够预测发区的语义分割掩码和三维方向。我们的生成方法可以通过潜在空间操作生成多样的发型。对于真实图像，我们的方法涉及一个反演过程来推断潜在代码，并生成视觉上令人满意的发丝，提供了一种简化的替代方案，避免了复杂的多视角数据采集设置。给定潜在代码，PanoHair在5秒内生成发区的干净流形网格，以及语义和方向图，标志着相较于现有方法的显著改进。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决高保真发丝合成中的几何形状生成问题。现有方法需要复杂的多视角数据采集，且合成时间较长，影响了效率和实用性。

核心思路：PanoHair通过知识蒸馏从预训练的生成教师模型中提取信息，使用符号距离场来估计头部几何形状，从而简化发丝合成过程。该方法能够生成多样的发型，并支持潜在空间的操作。

技术框架：PanoHair的整体架构包括头部几何形状的估计、语义分割掩码的预测和三维方向的生成。首先，通过知识蒸馏获取头部几何信息，然后生成发区的语义和方向图，最后进行发丝的合成。

关键创新：PanoHair的主要创新在于通过知识蒸馏技术实现了高效的头部几何形状估计和发丝合成，显著减少了对复杂数据采集的依赖，提升了生成效率。

关键设计：在设计中，PanoHair采用了特定的损失函数来优化生成质量，并通过潜在空间的操作实现多样化发型的生成。网络结构经过精心设计，以确保在短时间内生成高质量的发丝几何形状。

📊 实验亮点

实验结果显示，PanoHair在发丝生成速度上可在5秒内完成，并且生成的发区网格质量显著优于传统方法，提升幅度达到了显著的水平。这一成果标志着发丝合成技术的重大进步。

🎯 应用场景

PanoHair的研究成果在数字人类、虚拟现实和游戏开发等领域具有广泛的应用潜力。通过提供高效的发丝合成方法，该技术能够显著提升虚拟角色的真实感和互动性，推动相关行业的发展。

📄 摘要（原文）

Achieving realistic hair strand synthesis is essential for creating lifelike digital humans, but producing high-fidelity hair strand geometry remains a significant challenge. Existing methods require a complex setup for data acquisition, involving multi-view images captured in constrained studio environments. Additionally, these methods have longer hair volume estimation and strand synthesis times, which hinder efficiency. We introduce PanoHair, a model that estimates head geometry as signed distance fields using knowledge distillation from a pre-trained generative teacher model for head synthesis. Our approach enables the prediction of semantic segmentation masks and 3D orientations specifically for the hair region of the estimated geometry. Our method is generative and can generate diverse hairstyles with latent space manipulations. For real images, our approach involves an inversion process to infer latent codes and produces visually appealing hair strands, offering a streamlined alternative to complex multi-view data acquisition setups. Given the latent code, PanoHair generates a clean manifold mesh for the hair region in under 5 seconds, along with semantic and orientation maps, marking a significant improvement over existing methods, as demonstrated in our experiments.