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AI技术革新：让动画电影和视频游戏的头发更真实
AI技术为视频游戏和动画电影创造了更逼真的头发
头发是计算机图形中最具挑战性的方面之一，特别是对于动画电影和视频游戏而言。头发由数千根细丝组成，每根细丝都具有独特的形状、颜色、纹理和动态。模拟逼真的头发需要大量的计算能力、内存，并且需要复杂的算法和模型。
然而，近年来人工智能（AI）的进步使得头发模拟变得更加容易和逼真。人工智能是计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的机器和系统，例如学习、推理和创造力。人工智能可以应用于各种领域和应用，例如图像处理、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、机器人技术等。
人工智能在计算机图形学中的一个应用是头发模拟。南加州大学、Pinscreen和微软的研究人员开发了一种基于深度学习的方法，可以实时从单视角图像生成完整的三维头发几何形状。深度学习是机器学习的一个子集，利用神经网络从大量数据中学习。神经网络由人工神经元层组成，可以处理和传输信息。
研究人员使用生成对抗网络（GAN）从输入图像中创建逼真的头发模型。GAN由两个神经网络组成：一个生成器生成逼真的输出，一个判别器区分真实和虚假的输出。生成器和判别器相互竞争，随着时间的推移不断提高性能。
研究人员在大量的三维头发模型数据集上训练他们的GAN，并使用它从二维图像生成头发几何形状。他们还使用了神经渲染技术，以实现头发的逼真光照和阴影效果。
他们的系统以智能手机照片作为输入，并生成三维头发模型作为输出。该过程分为两个阶段：首先，系统估计图像中每根头发细丝的二维方向；其次，使用几何模型重构每根细丝的三维形状。
该系统可以处理各种发型、颜色、长度和密度。它还可以应对遮挡，例如当脸部或衣物部分遮挡头发时。该系统可以在标准GPU上以不到一秒的时间生成三维头发模型。
研究人员声称他们的方法是首个能够在实时单视角图像中生成逼真的三维头发几何形状的方法。他们还表示，他们的方法在准确性、速度和视觉质量方面超过了先前的方法。
研究人员希望他们的方法可以应用于各种应用，例如虚拟试穿、脸部交换、角色创建和动画。他们还计划通过引入更多的数据源（如视频和深度图）来改进他们的方法。
