近期,基于AI深度神经网络,微软和南加利福尼亚州大学的研究人员开发了一项用于毛发渲染的新技术,其生产30万根头发的速度是现有技术的1000倍。
据了解,针对多造型、结构高度复杂、体积和体积碰撞变形水平高度可变的头发建模问题,研究人员先是建立了一个深度神经网络,并用40000种不同的发型、160000张二维照片来对算法进行训练。最终,基于二维照片,这一神经网络只需几毫秒就可生成一个三维带有头发的头部模型,同时准确还原发型、颜色、头发长度等。
以下动态图就是该神经网络的一个案例。我们可以看出,依据左边的二维图像,该神经网络生成了一个动态的三维头部模型,根据左边人物的动作,右边的模型也是在实时变动。
仅看头发的话,该神经网络所渲染的毛发看起来较为自然,不过,正如研究院所说,还是存在一些小瑕疵,不够完美。也因此,在接下来,他们还将通过更加庞大的数据等去对它进行训练,以生成更高质量的三维毛发模型。
就目前的研究成果来说,相比于英伟达、AMD等厂商提供的毛发渲染技术,微软所研发的新技术在速度上能够快1000倍,且在细节方面更具优势,让渲染出来的毛发看起来更自然,比如卷发等等。
不过,需要注意的是,这一毛发渲染新技术的运行需要大量的算力,而这是当前的显卡所不能承担的。这也就意味着,这一新技术还不能应用到当前的显卡。
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