HairDeck：从单图生成可动画化风格化发卡的扩散模型

游戏与虚拟形象中风格化角色的头发由发片（hair cards）构建而成。这些发片是艺术家手动放置的带状几何体，其外形即为可见的发丝，并通过弹簧骨骼（spring bones）驱动动画。现有的基于图像的方法通常生成写实风格的头发或单一融合网格；而 CHARM 是目前唯一支持生成风格化发片的工具，它通过自回归方式将发型解码为一系列控制点。 鉴于发片发型本质上是艺术家自定义图元的无序集合，我们提出了 HairDeck。该方法以集合形式进行生成：每张发片被视为一个独立的标记（token），并由集合扩散 Transformer（set diffusion transformer）统一进行去噪处理。仅需输入单张图像，HairDeck 即可同步生成发片及其对应的弹簧骨骼链，最终输出可直接用于下游流程的可动画化资产。在 CHARM 官方测试集上，该方法的 Chamfer 距离降低了 44%，发片朝向误差减少了一半以上，且运行速度提升了 33 倍。在仅依赖单张图像的生成任务中，其表现全面优于 CHARM、图像转 3D 管线以及基于发束（strand-based）的方法。 项目主页：访问链接