Gaussian Haircut：使用股线对齐 3D 高斯模型进行人体头发重建

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本仓库包含了 Gaussian Haircut 的官方实现，这是一种基于股线的人体头发重建方法，用于单目视频。

论文 | 项目页面

概述

重建过程包括以下主要阶段：

预处理阶段
- 视频帧提取和整理
- COLMAP相机重建
- 头发和身体分割
- 图像质量评估和筛选
- 方向图计算
- 人脸关键点检测
- FLAME头部模型拟合
重建阶段
- 3D高斯体重建
- FLAME网格拟合
- 场景裁剪和优化
- 头发股线重建
可视化阶段
- 导出重建的股线
- Blender渲染可视化
- 生成结果视频

预期输出：

[your_scene_folder]/
├── raw.mp4                    # 输入视频
├── 3d_gaussian_splatting/     # 3D高斯体重建结果
├── flame_fitting/             # FLAME头部模型拟合结果
├── strands_reconstruction/    # 头发股线重建中间结果
├── curves_reconstruction/     # 最终头发股线结果
└── visualization/            # 渲染结果和视频

目录结构

├── cache/                      # 缓存目录
│   ├── gdown/                 # gdown缓存
│   ├── torch/                 # PyTorch缓存
│   └── huggingface/          # Hugging Face缓存
├── ext/                       # 外部依赖
│   ├── NeuralHaircut/        # NeuralHaircut仓库
│   ├── Matte-Anything/       # Matte-Anything仓库
│   ├── openpose/             # OpenPose仓库
│   ├── pytorch3d/            # PyTorch3D仓库
│   ├── simple-knn/           # Simple KNN仓库
│   ├── kaolin/               # Kaolin仓库
│   └── hyperIQA/             # HyperIQA仓库
├── resource/                  # 资源文件
│   ├── NeuralHaircut/        # NeuralHaircut模型
│   ├── Matte-Anything/       # Matte-Anything模型
│   ├── openpose/             # OpenPose模型
│   ├── PIXIE/                # PIXIE模型
│   └── hyperIQA/             # HyperIQA模型
├── src/                      # 源代码
├── micromamba/               # Micromamba安装目录
├── micromamba.exe           # Micromamba可执行文件
├── install.bat              # 安装脚本
├── download_resource.bat    # 资源下载脚本
└── run.bat                  # 执行脚本

环境变量

需要设置的环境变量：

set "PROJECT_DIR=C:\path\to\project"              # 项目根目录
set "CUDA_HOME=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8"
set "BLENDER_DIR=C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 3.6"
set "VS_DIR=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\BuildTools"

环境配置

Linux 平台

安装 CUDA 11.8

按照 https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive 上的说明进行操作。

确保：
- PATH 包含 <CUDA_DIR>/bin
- LD_LIBRARY_PATH 包含 <CUDA_DIR>/lib64
该环境仅在此 CUDA 版本下进行了测试。
安装 Blender 3.6 以创建股线可视化

按照 https://www.blender.org/download/lts/3-6 上的说明进行操作。

克隆仓库并运行安装脚本

git clone git@github.com:eth-ait/GaussianHaircut.git
cd GaussianHaircut
chmod +x ./install.sh
./install.sh

Windows 平台

安装 CUDA 11.8
- 从 https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive 下载并安装
- 默认安装路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8
- 确保CUDA版本与系统兼容
安装 Blender 3.6
- 从 https://www.blender.org/download/lts/3-6 下载并安装
- 默认安装路径：C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 3.6
安装 Visual Studio 2019 Build Tools
- 从 https://visualstudio.microsoft.com/vs/older-downloads/ 下载并安装
- 选择"C++构建工具"工作负载
- 默认安装路径：C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\BuildTools
安装 COLMAP
- 从 https://github.com/colmap/colmap/releases 下载并安装
- 下载CUDA版本的COLMAP (例如：COLMAP-3.8-windows-cuda.zip)
- 解压到不含空格的路径 (例如：C:\COLMAP)
- 将COLMAP目录添加到系统PATH:
  1. 打开"系统属性" > "环境变量"
  2. 在"系统变量"中找到"Path"
  3. 点击"编辑" > "新建"
  4. 添加COLMAP目录路径
  5. 点击"确定"保存
- 重启终端使PATH生效
安装 7-Zip
- 从 https://7-zip.org/ 下载并安装
- 将7-Zip安装目录添加到系统PATH:
  1. 打开"系统属性" > "环境变量"
  2. 在"系统变量"中找到"Path"
  3. 点击"编辑" > "新建"
  4. 添加7-Zip安装目录(默认为C:\Program Files\7-Zip)
  5. 点击"确定"保存
- 重启终端使PATH生效
下载预训练模型和资源
```
git clone https://github.com/Jeffreytsai1004/GaussianHairCut
cd GaussianHairCut
# 在PowerShell中运行:
# 脚本会自动安装gdown并下载所需资源
.\download_resource.bat
```
注意：
- 下载过程可能需要几分钟到几十分钟，取决于网络速度
- 如果下载失败，可以重新运行脚本
- 确保有稳定的网络连接

运行安装和重建脚本

# 运行安装脚本
.\install.bat
# 运行重建脚本
.\run.bat

使用说明

录制单目视频
- 参考项目页面上的示例视频
- 录制要求：
  - 拍摄对象应缓慢转动头部，确保捕捉到所有角度
  - 保持头发和面部清晰可见
  - 避免快速移动导致的运动模糊
  - 保持光照条件稳定
  - 建议视频长度：10-20秒
  - 建议分辨率：1920x1080或更高

设置重建场景目录

# 在CMD中运行:
set PROJECT_DIR=[path\to\]GaussianHaircut
set DATA_PATH=[path\to\scene\folder]
run.bat

# 或在PowerShell中运行:
$env:PROJECT_DIR="[path\to\]GaussianHaircut"
$env:DATA_PATH="[path\to\scene\folder]"
.\run.bat

注意：

DATA_PATH 应指向包含 raw.mp4 的目录
目录路径不应包含空格或特殊字符
确保有足够的磁盘空间(建议至少20GB)

许可证

此代码基于 3D Gaussian Splatting 项目。有关条款和条件，请参阅 LICENSE_3DGS。其余代码根据 CC BY-NC-SA 4.0 分发。

引用

如果此代码对您的项目有帮助，请引用以下论文：

@inproceedings{zakharov2024gh,
   title = {Human Hair Reconstruction with Strand-Aligned 3D Gaussians},
   author = {Zakharov, Egor and Sklyarova, Vanessa and Black, Michael J and Nam, Giljoo and Thies, Justus and Hilliges, Otmar},
   booktitle = {European Conference of Computer Vision (ECCV)},
   year = {2024}
}

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