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EMS：基于单视图图像的 3D 眉毛建模
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于学习的框架 EMS，用于单视图 3D 眉毛重建。该框架将眉毛表示为一组纤维曲线，并通过三个模块实现重建。作者使用了包含 400 个高质量 3D 合成眉毛数据集进行训练，并证明了 EMS 在不同眉毛样式和长度上的有效性。
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关键要点
- 提出了一种基于学习的框架 EMS，用于单视图 3D 眉毛重建。
- 眉毛被表示为一组纤维曲线，重建转化为纤维生长问题。
- 设计了三个模块：RootFinder、OriPredictor 和 FiberEnder。
- RootFinder 用于定位纤维根位置。
- OriPredictor 用于预测 3D 空间中的方向场以指导纤维生长。
- FiberEnder 用于确定每个纤维生长何时停止。
- 构建了包含 400 个高质量 3D 合成眉毛数据集进行训练。
- 实验证明 EMS 在不同眉毛样式和长度上的有效性。
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