主要思想
这是一种新的基于文本和发丝的发型生成方法。对于训练集中的每一种发型，生成潜在的发丝图，并使用现成的VQA系统和自定义标注流程为它们添加文本描述。然后，训练一个条件扩散模型，在这个潜在空间中生成引导发丝，并使用一个潜在上采样过程来重建包含多达十万根发丝的密集发型，给定文本描述。
使用现成的计算机图形技术来渲染生成的发型。
方法
方法包括以下几个步骤：
数据集构建
为了构建我们的数据集，首先从网上收集了一些艺术家创建的三维发型模型，包括不同的长度、颜色、形状和风格。然后，使用一个预处理过程将这些模型转换为我们的发丝表示，即在UV空间中的二维发丝图。使用一个自适应的算法来确定每个发型的最佳UV映射，以最大化发丝的分辨率和连续性。我们还计算每个发丝的方向、曲率和厚度，作为额外的属性图。
为了为每个发型生成文本描述，我们使用了一个基于注意力机制的VQA系统，该系统可以根据图像和问题生成自然语言答案。我们将每个发型的发丝图作为图像输入，然后随机生成一些关于发型的问题，例如“这个发型的长度是多少？”，“这个发型的颜色是什么？”，“这个发型有没有刘海？”，等等。我们使用VQA系统的输出作为文本描述的片段，然后将它们拼接成一个完整的句子，作为每个发型的标注。
模型训练
我们使用一个条件扩散模型来训练我们的发型生成器，该模型可以从文本描述中生成潜在的发丝图。扩散模型是一种基于能量的生成模型，它可以从一个高斯噪声分布逐步扩散到目标分布。我们使用一个编码器-解码器结构的神经网络作为我们的扩散模型，其中编码器将文本描述编码为一个潜在向量，解码器根据潜在向量和当前的噪声水平生成发丝图的条件分布。我们使用一个自回归的损失函数来训练我们的模型，即最大化给定文本描述和前面的发丝的条件概率。
发型生成
为了从文本描述中生成发型，我们首先使用我们的编码器将文本描述编码为一个潜在向量，然后使用我们的解码器从高斯噪声分布开始，逐步扩散到目标发丝图的分布。我们使用一个随机采样的策略来生成发丝图的像素值，从而增加生成的多样性。我们重复这个过程多次，以生成不同的发丝图。
为了从潜在的发丝图重建密集的发型，我们使用一个潜在上采样的过程，该过程可以根据发丝图的方向、曲率和厚度属性，生成更多的发丝。我们使用一个基于贝塞尔曲线的算法来插值和平滑发丝，以提高发型的真实感。我们还使用一个基于物理的模型来模拟发丝之间的碰撞和摩擦，以保持发型的结构和自然性。最后，我们使用一个基于光线追踪的渲染器来渲染生成的发型，添加阴影、反射和折射等效果。
实验结果
我们在我们构建的数据集上评估了我们的方法，并与现有的发型生成方法进行了比较。我们使用了两种评价指标：一种是基于感知的指标，即使用人类评价员对生成的发型的质量、多样性和与文本描述的一致性进行打分；另一种是基于结构的指标，即使用发丝的数量、长度、方向和曲率等统计量来衡量生成的发型的复杂性和真实性。我们的实验结果表明，我们的方法可以生成高质量、高多样性和与文本描述一致的发型，且在结构上更接近真实的发型，相比于现有的方法有明显的优势。以下是一些我们的生成样例：
