CHARM: 制御点ベースの3Dアニメ髪型自動回帰モデリング

要旨

本論文では、アニメの髪型モデリングのための新しいパラメトリック表現と生成フレームワークであるCHARMを提案します。従来の髪のモデリング手法は、ストランドベースやボリュームベースの表現を用いてリアルな髪を再現することに焦点を当てていましたが、アニメの髪型は高度にスタイライズされた区分的構造を持つ幾何学的形状を示し、既存の技術では対応が困難です。既存の研究では、高密度なメッシュモデリングや手作業で作成されたスプライン曲線に依存することが多く、編集が非効率でスケーラブルな学習には適していません。CHARMは、コンパクトで可逆的な制御点ベースのパラメータ化を導入し、各ヘアカードを一連の制御点で表現し、各点はわずか5つの幾何学的パラメータでエンコードされます。この効率的で正確な表現は、アーティストフレンドリーな設計と学習ベースの生成の両方をサポートします。この表現に基づいて、CHARMは入力画像や点群からアニメの髪型を効果的に生成する自己回帰型生成フレームワークを導入します。アニメの髪型を「ヘア言語」として順次解釈することで、自己回帰型トランスフォーマーは局所的な幾何学とグローバルな髪型トポロジーの両方を捉え、高精細なアニメ髪型の生成を実現します。アニメ髪型生成のトレーニングと評価を容易にするため、37,000の高品質なアニメ髪型からなる大規模データセットAnimeHairを構築しました。このデータセットには、分離されたヘアカードと処理済みのメッシュデータが含まれています。広範な実験により、CHARMは再構成精度と生成品質の両方で最先端の性能を示し、アニメ髪型モデリングのための表現力豊かでスケーラブルなソリューションを提供します。プロジェクトページ: https://hyzcluster.github.io/charm/

English

We present CHARM, a novel parametric representation and generative framework for anime hairstyle modeling. While traditional hair modeling methods focus on realistic hair using strand-based or volumetric representations, anime hairstyle exhibits highly stylized, piecewise-structured geometry that challenges existing techniques. Existing works often rely on dense mesh modeling or hand-crafted spline curves, making them inefficient for editing and unsuitable for scalable learning. CHARM introduces a compact, invertible control-point-based parameterization, where a sequence of control points represents each hair card, and each point is encoded with only five geometric parameters. This efficient and accurate representation supports both artist-friendly design and learning-based generation. Built upon this representation, CHARM introduces an autoregressive generative framework that effectively generates anime hairstyles from input images or point clouds. By interpreting anime hairstyles as a sequential "hair language", our autoregressive transformer captures both local geometry and global hairstyle topology, resulting in high-fidelity anime hairstyle creation. To facilitate both training and evaluation of anime hairstyle generation, we construct AnimeHair, a large-scale dataset of 37K high-quality anime hairstyles with separated hair cards and processed mesh data. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art performance of CHARM in both reconstruction accuracy and generation quality, offering an expressive and scalable solution for anime hairstyle modeling. Project page: https://hyzcluster.github.io/charm/

CHARM: 制御点ベースの3Dアニメ髪型自動回帰モデリング

CHARM: Control-point-based 3D Anime Hairstyle Auto-Regressive Modeling

要旨

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