HairOrbit：基于单张肖像的多视角感知3D发型建模
计算机视觉与模式识别
2026-04-06 v1
摘要
从单视图图像重建毛发的strand级3D模型具有高度挑战性，尤其是在保持不可见区域一致且真实的属性方面。现有方法依赖有限的正面视角线索和小规模/受限的合成数据，往往在不可见区域难以获得满意结果。本文提出一种新框架，利用视频生成模型的强3D先验，将单视图发型重建转化为已校准的多视图重建任务。为平衡该重构任务的质量与效率，进一步引入基于稀疏真实图像标注训练的神经方向提取器，以实现更完整的视角方向估计。此外，我们设计一种基于混合隐式场的两阶段strand生长算法，以实现相对快速的细粒度细节3D曲线合成。广泛的实验表明，我们的方法在单视图3D发型strand重建中实现了在可见和不可见区域都表现优异的SOTA性能。
引用
@article{arxiv.2604.02867,
title = {HairOrbit: Multi-view Aware 3D Hair Modeling from Single Portraits},
author = {Leyang Jin and Yujian Zheng and Bingkui Tong and Yuda Qiu and Zhenyu Xie and Hao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.02867},
year = {2026}
}
备注
17 pages, 6 figures