एक हेयरस्टाइल डेटाबेस का उपयोग करते हुए सिंगल-व्यू हेयर मॉडलिंग

मानव बाल अत्यधिक जटिल संरचनाओं का प्रदर्शित करते हैं और हेयरस्टाइल की एक असाधारण चौड़ी रेंज में फैले होते हैं, जो आकर्षक वर्चुअल अवतार के डिजिटलीकरण के लिए आवश्यक है, लेकिन इसे बनाना भी सबसे चुनौतीपूर्ण है। अत्याधुनिक बाल मॉडलिंग तकनीकें आमतौर पर महंगे कैप्चर उपकरणों और महत्वपूर्ण मैनुअल श्रम पर निर्भर करती हैं। हम एक नवीन डेटा-चालित ढांचा प्रस्तुत करते हैं जो एक सिंगल-व्यू फोटो से पूर्ण और अत्यधिक जटिल 3D हेयरस्टाइल को डिजिटलीकरण कर सकता है। सबसे पहले, हम कई ऑनलाइन रिपॉजिटरी से मैन्युअल रूप से तैयार किए गए बाल मॉडलों का एक बड़ा डेटाबेस बनाते हैं। लक्ष्य हेयरस्टाइल की एक संदर्भ फोटो और मार्गदर्शन के रूप में कुछ उपयोगकर्ता स्ट्रोक दिए जाने पर, हम डेटाबेस से कई सर्वश्रेष्ठ मेल खाने वाले उदाहरणों के लिए स्वचालित रूप से खोज करते हैं और उन्हें लगातार एक एकल हेयरस्टाइल में संयोजित करते हैं, ताकि हेयर मॉडल की बड़े पैमाने पर संरचना बनाई जा सके। हम तब अंततः बाल की लटों को संश्लेषित करते हैं, जिसमें संदर्भ फोटो के लिए प्रक्षिप्त 2D समानता, प्रत्येक लट की भौतिक संभाव्यता, और पड़ोसी लटों के बीच स्थानीय अभिविन्यास सामंजस्य को संयुक्त रूप से अनुकूलित किया जाता है। हम विभिन्न हेयरस्टाइल और चुनौतीपूर्ण चित्रों पर अपनी विधि की प्रभावशीलता और मजबूती को दर्शाते हैं, और अपने सिस्टम की तुलना अत्याधुनिक बाल मॉडलिंग एल्गोरिदम से करते हैं।