TANGLED：从任意风格和视角的图像中生成3D发丝

TANGLED简介

TANGLED是由上海科技大学和Deemos Technology联合开发的一种创新的3D发型生成方法。该方法通过多视图线稿条件下的扩散模型框架，能够从任意风格和视角的图像中生成高质量的3D发丝。开发团队通过构建多样化的MultiHair数据集，特别强调复杂和文化相关的发型，显著提升了模型的泛化能力。此外，TANGLED还引入了参数化后处理模块，专门处理复杂发型结构（如辫子），确保生成的发型在几何结构和文化细节上保持连贯性和真实性。这一技术不仅推动了发型生成的多样性和真实性，还为数字内容创作带来了更高的灵活性和效率，适用于动画、增强现实等领域的快速原型设计。

TANGLED主要功能

1. 从图像生成3D发型：能够从任意风格和视角的图像（如照片、绘画、草图等）中生成高质量的3D发型，支持多样化的输入条件。
2. 文化包容性：特别强调复杂和文化相关发型的生成，如辫子、卷发等，支持文化多样性的数字角色创作。
3. 多视图输入支持：通过多视图线稿条件，能够处理从多个角度提供的发型图像，提升生成发型的准确性和细节表现。
4. 实时编辑与定制：支持从手绘草图生成发型，并允许用户通过修改草图快速定制发型，降低3D建模门槛，适用于动画和增强现实中的快速原型设计。
5. 复杂结构处理：通过参数化后处理模块，能够生成连贯的复杂发型结构（如辫子），保持其几何和拓扑特征。

TANGLED技术原理

1. 多视图线稿条件：利用线稿作为输入条件，提取发型的拓扑线索（如发丝密度、分界线），同时过滤掉光照、遮挡等噪声，提升模型对不同风格和视角的适应性。
2. 扩散模型框架：基于扩散模型的生成框架，通过在潜空间中逐步去噪，生成高质量的3D发型。扩散模型结合了线稿特征的交叉注意力机制，增强了生成的灵活性和鲁棒性。
3. 参数化后处理模块：针对复杂发型（如辫子）设计的模块，通过参数化建模和注意力机制，将生成的辫子自然地融入整体发型中，确保其几何结构的连贯性。
4. 多样化数据集支持：通过构建包含457种发型的MultiHair数据集，涵盖74种属性，特别增加了复杂和文化相关发型的比例，提升模型的泛化能力。
5. 随机特征混合：在训练过程中，通过随机混合不同视角的线稿特征，增强模型对多视图输入的适应性，进一步提升生成发型的多样性和准确性。

TANGLED应用场景

1. 数字角色创作：为游戏、动画和影视制作生成多样化的3D发型，支持文化包容性角色设计。
2. 虚拟现实与增强现实：快速生成与用户输入匹配的发型，用于虚拟形象定制和沉浸式体验。
3. 动画制作：基于手绘草图或设计图生成发型，加速动画中角色的发型设计与修改流程。
4. 虚拟试妆与发型设计：帮助美发行业或虚拟试妆应用实时生成发型效果，提供个性化体验。
5. 文化遗产数字化：精准还原传统发型，助力文化遗产的保护与传承。
6. 广告与时尚设计：快速生成高质量发型，用于时尚广告、虚拟服装展示等，提升视觉效果。

TANGLED项目入口

• 项目主页：https://sites.google.com/view/tangled1
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.06392v1