近期,基於AI深度神經網絡,微軟和南加利福尼亞州大學的研究人員開發了一項用於毛發渲染的新技術,其生產30萬根頭發的速度是現有技術的1000倍。
據了解,針對多造型、結構高度複雜、體積和體積碰撞變形水平高度可變的頭發建模問題,研究人員先是建立了一個深度神經網絡,並用40000種不同的發型、160000張二維照片來對算法進行訓練。最終,基於二維照片,這一神經網絡隻需幾毫秒就可生成一個三維帶有頭發的頭部模型,同時準確還原發型、顏色、頭發長度等。
以下動態圖就是該神經網絡的一個案例。我們可以看出,依據左邊的二維圖像,該神經網絡生成了一個動態的三維頭部模型,根據左邊人物的動作,右邊的模型也是在實時變動。
僅看頭發的話,該神經網絡所渲染的毛發看起來較為自然,不過,正如研究院所說,還是存在一些小瑕疵,不夠完美。也因此,在接下來,他們還將通過更加龐大的數據等去對它進行訓練,以生成更高質量的三維毛發模型。
就目前的研究成果來說,相比於英偉達、AMD等廠商提供的毛發渲染技術,微軟所研發的新技術在速度上能夠快1000倍,且在細節方麵更具優勢,讓渲染出來的毛發看起來更自然,比如卷發等等。
不過,需要注意的是,這一毛發渲染新技術的運行需要大量的算力,而這是當前的顯卡所不能承擔的。這也就意味著,這一新技術還不能應用到當前的顯卡。
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