Automatic Animation of Hair Blowing in Still Portrait Photos

要約

私たちは、静止画のポートレート写真で人​​間の髪の毛をアニメーション化する新しいアプローチを提案します。
既存の研究では、水や火などの流体要素のアニメーションが主に研究されてきました。
ただし、実際のイメージのヘア アニメーションはまだ研究されておらず、ヘアの構造とダイナミクスが非常に複雑であるため、これは困難な問題です。
ヘア構造の複雑さを考慮して、ヘア ウィスプの抽出をインスタンス セグメンテーションの問題として革新的に扱います。ヘア ウィスプはインスタンスとして参照されます。
高度なインスタンス セグメンテーション ネットワークを使用して、私たちのメソッドは意味のある自然な毛束を抽出します。
さらに、目立ったアーティファクトを発生させずに心地よい動きで毛束をアニメーション化する、ウィスプ対応アニメーション モジュールを提案します。
広範な実験により、私たちの方法の優位性が示されています。
私たちの方法は、定性的実験において最も快適で説得力のある視聴体験を提供し、定量的評価においては最先端の静止画アニメーション方法を大幅に上回ります。
プロジェクトの URL: \url{https://nevergiveu.github.io/AutomaticHairBlowing/}

要約(オリジナル)

We propose a novel approach to animate human hair in a still portrait photo. Existing work has largely studied the animation of fluid elements such as water and fire. However, hair animation for a real image remains underexplored, which is a challenging problem, due to the high complexity of hair structure and dynamics. Considering the complexity of hair structure, we innovatively treat hair wisp extraction as an instance segmentation problem, where a hair wisp is referred to as an instance. With advanced instance segmentation networks, our method extracts meaningful and natural hair wisps. Furthermore, we propose a wisp-aware animation module that animates hair wisps with pleasing motions without noticeable artifacts. The extensive experiments show the superiority of our method. Our method provides the most pleasing and compelling viewing experience in the qualitative experiments and outperforms state-of-the-art still-image animation methods by a large margin in the quantitative evaluation. Project url: \url{https://nevergiveu.github.io/AutomaticHairBlowing/}

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