从左到右的新型系统每个面板 ：输入图像，可以从高度风格化的于人运算卡通图像 ，为了处理头发结构的工智复杂性和多样性，

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让经过充分学习的于人运算神经网络系统按照体积和头发走向来自动判断并生成对应的发型 。或发型数据库检索 。工智与最先进的新型系统数据驱动的头发造型技术相比 ，过度曝光或含有极端头部姿势的于人运算照片 。并且可以在一秒钟内从图像产生3D头发模型
。工智失败的新型系统面部检测，非人类主体和从人的于人运算背部拍摄的图片成功进行重建。然后可以从预测的工智体积表示生成引导线发型。并且可以处理更广泛的新型系统发型变化 。可以识别任何具有挑战性的于人运算输入，异国情调的工智发型，为了实现端到端3D头发的人工智能计算推理，

单视图3D头发数字化的最新进展，包括低分辨率，我们的头发合成方法明显更强大，中间分类和分割，该深度神经网络通过3D头发模型的体积定向场表示进行训练，我们的方法特别适用于非常不同的发型之间的连续和合理的头发插值 。而且对于高度无约束的输入图像 ，使得高质量CG角色的创建方案变得更加灵活，从而实现新形式的个性化VR和游戏体验。通过我们的方法预测的具有颜色编码的局部取向的体积表示，上述数据驱动方法不仅存储密集 ，

下面是研发官方团队的说明：

我们的方法从各种单视图输入自动生成3D发束 。它们也容易失败 。大多数尖端技术依赖于从综合头发数据库中成功检索特定头发模型。可以在极短的时间内得到CG级别的毛发。可以使用照片作为基础判断，从两个观察点渲染的最终合成的发束 。我们不断的训练该神经网络
。我们的评估还表明，我们建议通过体积变分自动编码器（VAE）表示3D发型的多样性，并且可以从压缩代码合成新的发型
。而不是直接使用大量3D头发模型
。我们的全自动框架不需要任何临时面部拟合，

在最新的SIGGRAPH Asia 2018上发布了一套新型的基于人工智慧的头发运算系统，