StrandHead: 텍스트를 사용한 머리카락 기하학적 사전을 이용한 Strand-분리된 3D 헤드 아바타

초록

머리 모양은 독특한 성격을 나타내지만, 기존 아바타 생성 방법은 일반적이거나 얽힌 표현 때문에 현실적인 머리를 모델링하는 데 실패했습니다. 우리는 StrandHead를 제안합니다. 이는 새로운 텍스트에서 3D 머리 아바타 생성 방법으로, 줄무늬 표현을 사용하여 분리된 3D 머리를 생성할 수 있습니다. 3D 데이터를 사용하지 않고도 실제적인 머리 줄기를 2D 생성 확산 모델을 요약함으로써 프롬프트로부터 생성할 수 있다는 것을 보여줍니다. 이를 위해 모양 초기화, 기하학적 기본 요소 및 통계적 머리 모양 특징에 대한 일련의 신뢰할 수 있는 사전 확률을 제안하여 안정적인 최적화 및 텍스트에 맞는 성능을 이끌어냅니다. 광범위한 실험 결과, StrandHead가 생성된 3D 머리와 머리의 현실성 및 다양성을 최고 수준으로 달성한다는 것을 보여줍니다. 생성된 3D 머리는 물리적 시뮬레이션 및 기타 응용 프로그램에 쉽게 구현할 수 있습니다. 코드는 https://xiaokunsun.github.io/StrandHead.github.io에서 사용할 수 있습니다.

English

While haircut indicates distinct personality, existing avatar generation methods fail to model practical hair due to the general or entangled representation. We propose StrandHead, a novel text to 3D head avatar generation method capable of generating disentangled 3D hair with strand representation. Without using 3D data for supervision, we demonstrate that realistic hair strands can be generated from prompts by distilling 2D generative diffusion models. To this end, we propose a series of reliable priors on shape initialization, geometric primitives, and statistical haircut features, leading to a stable optimization and text-aligned performance. Extensive experiments show that StrandHead achieves the state-of-the-art reality and diversity of generated 3D head and hair. The generated 3D hair can also be easily implemented in the Unreal Engine for physical simulation and other applications. The code will be available at https://xiaokunsun.github.io/StrandHead.github.io.

StrandHead: 텍스트를 사용한 머리카락 기하학적 사전을 이용한 Strand-분리된 3D 헤드 아바타

StrandHead: Text to Strand-Disentangled 3D Head Avatars Using Hair Geometric Priors

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