机构名称：
¥ 2.0
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1
链的双层几何表示...
主要关键词
相关文件推荐
