這項由復旦大學張娜、騰訊優(yōu)圖實驗室李默然等研究團隊共同開發(fā)的突破性研究發(fā)表于2025年8月的arXiv平臺，論文編號為arXiv:2508.01650v1，感興趣的讀者可以通過該編號在arXiv官網(wǎng)查找完整論文。研究團隊首次實現(xiàn)了通過手繪草圖就能自動生成逼真3D頭發(fā)的人工智能系統(tǒng)，這項技術有望徹底改變游戲制作、影視特效和虛擬人物設計的傳統(tǒng)工作流程。

生成逼真的3D頭發(fā)一直是計算機圖形學領域的一大難題，就像要在電腦里重現(xiàn)每一根頭發(fā)絲的自然飄動。傳統(tǒng)的方法要么需要專業(yè)藝術家花費大量時間手工制作，要么依賴復雜的文字描述來控制AI生成，但效果往往不盡如人意。設想你想要為游戲角色設計一個特定的發(fā)型，用傳統(tǒng)方法你需要詳細描述"卷曲的長發(fā)，劉海稍微偏左，后面的頭發(fā)自然垂落"，但這樣的描述往往無法準確傳達你腦海中的具體形象。而且找到合適的參考圖片也很困難，即使找到了，靜態(tài)圖片也無法完全展現(xiàn)頭發(fā)的三維結構和動態(tài)特性。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，相比之下，草圖是一種更直觀、更精確的表達方式。就像建筑師用草圖來表達設計理念一樣，用戶可以通過簡單的線條勾勒出心目中的發(fā)型輪廓，既能表達整體形狀，又能控制細節(jié)走向。這種方法不僅比文字描述更精確，也比尋找參考圖片更便捷，而且草圖可以隨時修改，靈活性極高。

然而，從草圖生成3D頭發(fā)的技術挑戰(zhàn)巨大。頭發(fā)是由成千上萬根發(fā)絲組成的復雜結構，每根發(fā)絲之間都存在微妙的相互作用，就像森林中的樹木會相互影響生長方向一樣。此外，不同用戶的繪畫水平差異很大，專業(yè)設計師可能畫出詳細完整的發(fā)型草圖，而普通用戶可能只能畫出幾條簡單的指導線，系統(tǒng)需要能夠適應這種巨大的輸入差異。

為了解決這些挑戰(zhàn)，研究團隊開發(fā)了一套全新的技術框架，主要包含兩個核心創(chuàng)新。第一個創(chuàng)新是"可學習的多尺度放大策略"。傳統(tǒng)方法就像用放大鏡直接放大照片一樣，會產(chǎn)生模糊和失真的效果。而新方法更像是一位經(jīng)驗豐富的畫家，先畫出整體輪廓，再逐步添加細節(jié)，最后完成精致的作品。系統(tǒng)首先識別草圖中的基本指導線，生成稀疏的引導發(fā)絲，然后逐層增加更多發(fā)絲，最終形成完整的發(fā)型。每一個放大步驟都不是簡單的數(shù)學計算，而是由AI學習如何自然地增加細節(jié)，就像頭發(fā)自然生長一樣。

第二個創(chuàng)新是"多尺度自適應條件控制機制"。這個機制解決了不同用戶繪畫水平差異的問題，就像一位經(jīng)驗豐富的翻譯能夠理解不同口音的同一種語言。系統(tǒng)使用了一種叫做DINOv2的預訓練視覺模型作為基礎，然后為每個細節(jié)層次添加了可學習的視覺標記。這些標記就像不同的"方言詞典"，幫助系統(tǒng)理解從簡單涂鴉到專業(yè)草圖的各種輸入風格。

在技術實現(xiàn)上，研究團隊將3D頭發(fā)數(shù)據(jù)分解成多個層次的表示。他們首先使用一個叫做Strand VAE的編碼器將3D頭發(fā)絲壓縮成數(shù)字表示，然后通過UV空間映射技術將這些信息轉(zhuǎn)換成不同分辨率的"頭發(fā)地圖"。最小尺度的地圖包含約800根引導發(fā)絲，中等尺度包含約3000根發(fā)絲，最大尺度包含約12000根發(fā)絲，最終形成完整的發(fā)型。

為了避免信息冗余，系統(tǒng)采用了殘差設計思路。除了最基礎的引導發(fā)絲層，每個后續(xù)層次只包含相對于前一層的新增信息，就像畫畫時先畫出基本輪廓，然后每一筆都只添加新的細節(jié)，而不重復已有的內(nèi)容。這種設計大大提高了系統(tǒng)的效率和生成質(zhì)量。

一、從草圖理解到智能適應

系統(tǒng)的第一個關鍵能力是理解各種風格的草圖輸入。研究團隊發(fā)現(xiàn)，不同用戶繪制的草圖存在巨大差異，這就像不同的人用不同的方式描述同一個物體。有些專業(yè)設計師會繪制出包含豐富細節(jié)的完整發(fā)型草圖，標明每一縷頭發(fā)的走向和分層。而普通用戶可能只能畫出幾條簡單的曲線來表示大致的發(fā)型輪廓。更復雜的情況是，同樣的發(fā)型在不同人眼中可能會用完全不同的線條組合來表示。

為了讓系統(tǒng)能夠理解這種多樣性，研究團隊設計了一套自適應的理解機制。他們使用了DINOv2這個強大的視覺理解模型作為基礎，這個模型已經(jīng)在大量圖像上進行過訓練，具有強大的視覺特征提取能力。但是直接使用這個模型還不夠，因為它并不專門針對頭發(fā)草圖進行優(yōu)化。

研究團隊的巧妙之處在于，他們?yōu)槊總€細節(jié)層次都設計了專門的"學習標記"?？梢园堰@些標記想象成不同的"翻譯官"，每個翻譯官都專門負責理解特定細節(jié)層次的草圖信息。當系統(tǒng)處理一個新的草圖時，這些翻譯官會協(xié)同工作，將草圖信息轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)能夠理解的標準格式。

更重要的是，這些翻譯官不是固定不變的，而是可以通過學習不斷改進的。在訓練過程中，系統(tǒng)會看到大量不同風格的草圖和對應的3D頭發(fā)數(shù)據(jù)，學習如何將各種草圖風格映射到正確的頭發(fā)結構上。這個過程就像培訓一個翻譯團隊，讓他們能夠理解從兒童涂鴉到專業(yè)設計圖的各種表達方式。

為了確保這種適應性真正有效，研究團隊還設計了一個特殊的對齊損失函數(shù)。這個函數(shù)的作用是確保系統(tǒng)在處理不同密度草圖時能夠保持一致性。具體來說，當系統(tǒng)看到一個密集詳細的草圖時，它應該能夠從中提取出不同層次的信息，既能理解整體輪廓，也能把握細節(jié)特征。而當系統(tǒng)處理簡單草圖時，它應該能夠合理推斷出缺失的細節(jié)信息。

二、漸進式頭發(fā)生成的藝術

傳統(tǒng)的頭發(fā)生成方法往往試圖一步到位，直接從輸入條件生成完整的頭發(fā)模型。這種方法就像試圖一次性畫出一幅完整的肖像畫，往往會導致比例失調(diào)或細節(jié)缺失的問題。研究團隊采用了一種更加自然的漸進式生成策略，模仿了真實的頭發(fā)生長過程和專業(yè)藝術家的創(chuàng)作流程。

這個過程從最稀疏的引導發(fā)絲開始。系統(tǒng)首先分析輸入草圖，識別出關鍵的走向和分布信息，然后生成約800根基礎引導發(fā)絲。這些發(fā)絲就像建筑的骨架，確定了整個發(fā)型的基本結構和走向。在這個階段，系統(tǒng)主要關注整體比例和主要的發(fā)型特征，比如是長發(fā)還是短發(fā)，是直發(fā)還是卷發(fā)，劉海的基本走向等。

接下來進入中等密度階段，系統(tǒng)在基礎框架上增加更多發(fā)絲，總數(shù)達到約3000根。這個階段就像畫家在基本輪廓上添加主要的明暗和紋理。系統(tǒng)需要考慮發(fā)絲之間的相互關系，確保新增的發(fā)絲能夠自然地融入現(xiàn)有結構中。這不是簡單的數(shù)學插值，而是一個復雜的學習過程，需要理解頭發(fā)的物理特性和美學原則。

最后是精細化階段，系統(tǒng)將發(fā)絲數(shù)量擴展到約12000根，形成接近真實頭發(fā)密度的最終結果。在這個階段，系統(tǒng)需要處理最細微的細節(jié)，比如發(fā)絲的微小彎曲、不同區(qū)域的密度變化、以及各種復雜的交互效果。這就像藝術家在作品上添加最后的高光和細節(jié)修飾。

整個過程的關鍵在于每個階段都不是獨立的，而是相互關聯(lián)的。后續(xù)階段的生成都以前面階段的結果為條件，確保整體的一致性和連貫性。這種設計的另一個重要優(yōu)勢是靈活性。用戶可以在任何階段停下來檢查中間結果，如果發(fā)現(xiàn)問題可以及時調(diào)整輸入草圖，而不需要等到最終結果才發(fā)現(xiàn)問題。

研究團隊在這個漸進式生成過程中使用了Transformer架構結合擴散模型的技術方案。Transformer負責理解不同階段之間的依賴關系，而擴散模型負責生成高質(zhì)量的細節(jié)。這種組合就像有一個負責整體規(guī)劃的指揮官和一群負責具體執(zhí)行的工匠，既保證了全局的協(xié)調(diào)性，又確保了局部的精細度。

三、雙層條件控制的精妙設計

在頭發(fā)生成的過程中，如何準確地將草圖信息傳遞給生成系統(tǒng)是一個關鍵挑戰(zhàn)。研究團隊設計了一套雙層條件控制機制，這套機制就像一個經(jīng)驗豐富的指揮系統(tǒng)，既能把握整體方向，又能處理局部細節(jié)。

全局控制層負責處理草圖的整體信息。系統(tǒng)會從草圖中提取出一個全局特征向量，這個向量包含了發(fā)型的基本屬性信息，比如整體長度、主要走向、大致的體積分布等。這些信息就像建筑藍圖中的總體規(guī)劃，為整個生成過程提供宏觀指導。全局特征會直接加到所有的頭發(fā)特征上，確保生成的每一根發(fā)絲都符合整體設計意圖。

局部控制層則專注于細節(jié)信息的傳遞。系統(tǒng)將草圖分解成多個局部區(qū)域，每個區(qū)域的特征都會被獨立提取和處理。這些局部特征就像建筑設計中的細部圖紙，指導著每個區(qū)域的具體實現(xiàn)。局部特征通過注意力機制與頭發(fā)生成過程進行交互，允許系統(tǒng)在生成每根發(fā)絲時都能參考相應區(qū)域的草圖信息。

這種雙層設計的巧妙之處在于它們的互補性。全局控制確保了整體的協(xié)調(diào)性和一致性，防止生成的頭發(fā)出現(xiàn)風格突變或比例失調(diào)的問題。而局部控制則保證了細節(jié)的準確性，讓生成的頭發(fā)能夠精確地反映草圖中的每一個重要細節(jié)。

在具體實現(xiàn)上，雙層控制機制需要在生成過程的不同階段發(fā)揮不同的作用。在早期的粗糙生成階段，全局控制占主導地位，確?；窘Y構的正確性。隨著生成過程的深入，局部控制的重要性逐漸增加，在最終的細節(jié)生成階段，局部控制成為主要的指導力量。

研究團隊還發(fā)現(xiàn)，不同類型的草圖需要不同的控制策略。對于詳細的專業(yè)草圖，局部控制的權重需要適當增加，以充分利用豐富的細節(jié)信息。而對于簡單的業(yè)余草圖，全局控制需要發(fā)揮更大作用，通過合理的推斷來補充缺失的信息。系統(tǒng)能夠自動分析輸入草圖的復雜度，并相應地調(diào)整兩層控制的平衡關系。

四、訓練數(shù)據(jù)與技術實現(xiàn)細節(jié)

為了讓這個復雜的系統(tǒng)能夠正常工作，研究團隊需要大量高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)。他們收集了來自USC-HairSalon數(shù)據(jù)集的343個發(fā)型、CT2Hair數(shù)據(jù)集的10個發(fā)型，以及自己制作的24個發(fā)型，總共形成了377個不同風格的3D頭發(fā)模型。這些頭發(fā)模型涵蓋了從短發(fā)到長發(fā)、從直發(fā)到卷發(fā)、從簡單到復雜的各種類型。

但僅僅有3D頭發(fā)模型還不夠，系統(tǒng)還需要對應的草圖數(shù)據(jù)。研究團隊采用了一種巧妙的方法來解決這個問題。他們首先將3D頭發(fā)模型渲染成標準的正面視圖圖像，然后使用預訓練的線條藝術提取器來生成相應的草圖。這個過程就像請一位專業(yè)畫家為每個3D頭發(fā)模型畫出對應的草圖。

為了增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，研究團隊還對基礎數(shù)據(jù)進行了各種變換和增強。他們對3D頭發(fā)模型施加了擠壓、拉伸、剪切、增加卷曲度等各種變形，模擬真實世界中頭發(fā)的各種可能狀態(tài)。這些變形操作產(chǎn)生了大量額外的訓練樣本，大大提高了系統(tǒng)的泛化能力。

在具體的訓練過程中，研究團隊采用了多階段訓練策略。首先訓練各個尺度的潛在空間編碼器，讓系統(tǒng)學會如何將3D頭發(fā)數(shù)據(jù)壓縮成有效的數(shù)字表示。然后訓練自適應視覺標記，讓系統(tǒng)學會理解不同風格的草圖輸入。最后訓練整個生成模型，將草圖理解和頭發(fā)生成兩個過程有機結合起來。

為了提高訓練效果，研究團隊還采用了一些特殊的技術技巧。比如，在訓練生成模型時，他們會在前面階段的特征中注入少量隨機噪聲，模擬真實推理過程中可能出現(xiàn)的累積誤差。這種做法就像在練習時故意增加一些干擾因素，讓系統(tǒng)在面對真實情況時更加穩(wěn)定和魯棒。

整個系統(tǒng)基于MAR架構實現(xiàn)，使用12層的Transformer編碼器和解碼器，隱藏層維度為768。訓練時使用批大小為256，學習率為1e-4，包含100個預熱輪次。為了提高生成質(zhì)量，系統(tǒng)還采用了無分類器指導技術，在訓練過程中有10%的概率隨機丟棄草圖條件，讓模型學會在缺少輸入信息時也能生成合理的結果。

五、實驗驗證與性能表現(xiàn)

研究團隊通過大量實驗驗證了新方法的有效性。他們將自己的方法與當前最先進的技術進行了詳細對比，包括HAAR這種基于文本描述的方法，以及HairStep這種基于圖像重建的方法。為了確保比較的公平性，他們還實現(xiàn)了一個Sketch+HAAR的變體，將HAAR原有的文本條件替換為草圖條件。

在無條件生成測試中，新方法在多個關鍵指標上都超過了HAAR。最小匹配距離（MMD-CD）從0.0147降低到0.0090，說明生成結果的質(zhì)量更高。覆蓋率（COV-CD）從30.31%提高到35.17%，表明生成結果的多樣性更好。這些數(shù)字背后的含義是，新方法能夠生成更接近真實頭發(fā)的模型，同時保持了足夠的創(chuàng)造性和多樣性。

在有條件生成測試中，新方法的優(yōu)勢更加明顯。點云交并比（PC-IoU）達到64.54%，顯著超過HAAR的53.83%和HairStep的58.87%。倒角距離降低到0.80%，比HAAR的2.21%有了大幅改善。這些指標表明，新方法生成的3D頭發(fā)在幾何精度上明顯優(yōu)于現(xiàn)有技術。

在語義一致性方面，新方法的CLIP分數(shù)達到0.9507，超過了所有對比方法。LPIPS距離降低到0.1483，也是所有方法中最好的。這說明新方法生成的頭發(fā)不僅在幾何上準確，在視覺效果上也更接近輸入草圖的表達意圖。

研究團隊還進行了詳細的消融實驗，驗證了各個技術組件的貢獻。他們發(fā)現(xiàn)，可學習的多尺度放大策略比傳統(tǒng)的最近鄰插值、雙線性插值等方法都要好。傳統(tǒng)方法往往會產(chǎn)生聚集效應或過度平滑的問題，而可學習方法能夠生成更自然、更真實的頭發(fā)紋理。

在條件控制機制的實驗中，研究團隊發(fā)現(xiàn)僅使用全局控制或僅使用局部控制都無法達到最佳效果。全局控制能夠保證整體結構的正確性，但缺乏細節(jié)表現(xiàn)力。局部控制能夠處理細節(jié)，但可能導致整體協(xié)調(diào)性問題。只有兩者結合才能取得最佳的生成效果。

特別值得注意的是，新方法在處理不同密度草圖時表現(xiàn)出了很好的適應性。無論輸入的是詳細的專業(yè)草圖還是簡單的業(yè)余涂鴉，系統(tǒng)都能生成合理的結果。這種適應性對于實際應用來說非常重要，因為不同用戶的繪畫能力差異很大。

六、實際應用與用戶體驗

研究團隊特別關注了新技術的實用性和用戶友好性。他們發(fā)現(xiàn)，相比傳統(tǒng)的文本描述方法，草圖輸入為用戶提供了更直觀、更精確的控制方式。用戶可以通過簡單的線條勾勒出心目中的發(fā)型，系統(tǒng)就能理解用戶的設計意圖并生成相應的3D模型。

在用戶控制能力測試中，研究團隊驗證了用戶可以通過修改草圖來調(diào)整生成結果。比如，用戶可以通過延長草圖中的線條來增加頭發(fā)長度，或者通過調(diào)整線條的彎曲程度來改變頭發(fā)的卷曲效果。這種交互方式比重新輸入文字描述要直觀得多，也比尋找新的參考圖片要方便得多。

系統(tǒng)對不同類型草圖輸入的適應能力也得到了驗證。專業(yè)設計師繪制的詳細草圖能夠產(chǎn)生精確的生成結果，而普通用戶的簡單涂鴉也能得到合理的解釋和轉(zhuǎn)換。這種寬容度對于實際應用來說非常重要，意味著技術門檻相對較低，更多用戶可以從中受益。

研究團隊還測試了系統(tǒng)對手繪草圖的泛化能力。雖然系統(tǒng)主要在從渲染圖像提取的草圖上進行訓練，但它對真實手繪草圖也表現(xiàn)出了不錯的處理能力。當然，手繪草圖的處理效果還有改進空間，特別是在一些精細細節(jié)的處理上，比如精確的分縫位置或復雜的發(fā)際線形狀。

從技術角度來看，新方法的另一個優(yōu)勢是生成過程的可控性和可預測性。由于采用了漸進式生成策略，用戶可以在生成過程的任何階段檢查中間結果，如果發(fā)現(xiàn)問題可以及時調(diào)整輸入條件。這種交互式的工作流程更符合專業(yè)設計師的工作習慣，也提高了最終結果的質(zhì)量。

系統(tǒng)的運行效率也是一個重要考慮因素。雖然多尺度生成增加了一定的計算復雜度，但由于每個階段處理的數(shù)據(jù)規(guī)模不同，總體效率仍然在可接受范圍內(nèi)。對于大多數(shù)應用場景來說，幾分鐘的生成時間是完全可以接受的。

七、技術局限與未來展望

盡管新技術取得了顯著進步，研究團隊也坦誠地分析了當前方法的局限性。最主要的限制來自訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性。雖然團隊收集了數(shù)百個不同的3D頭發(fā)模型，但相比真實世界中頭發(fā)風格的巨大多樣性，這個數(shù)據(jù)集仍然相對有限。特別是一些特殊的發(fā)型，比如復雜的編織發(fā)型、極端的幾何形狀發(fā)型，或者一些文化特色很強的傳統(tǒng)發(fā)型，在當前數(shù)據(jù)集中的覆蓋不夠充分。

另一個重要限制是系統(tǒng)目前只支持單視圖草圖輸入。在實際的3D設計工作中，設計師往往需要從多個角度來描述一個復雜的發(fā)型。當前系統(tǒng)雖然能夠從正面草圖推斷出合理的側(cè)面和后面形狀，但這種推斷不可避免地會丟失一些用戶的原始設計意圖。

在手繪草圖的處理能力上，系統(tǒng)雖然表現(xiàn)出了一定的泛化能力，但效果仍然不如處理標準化草圖那樣穩(wěn)定。這主要是因為訓練數(shù)據(jù)中的草圖都是從渲染圖像自動提取的，與真實的手繪風格存在一定差異。手繪草圖往往包含更多的不規(guī)律性和個人風格特征，這給系統(tǒng)的理解和處理帶來了額外挑戰(zhàn)。

在生成質(zhì)量方面，雖然整體效果已經(jīng)很好，但在一些極端細節(jié)的處理上仍有改進空間。比如，頭發(fā)與頭皮的連接處理、不同發(fā)絲之間的微妙交互、以及一些特殊的物理效果（如靜電效應導致的發(fā)絲分離）等，都需要更精細的建模。

研究團隊對未來發(fā)展提出了幾個重要方向。首先是擴大訓練數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性，特別是增加更多文化背景和風格類型的頭發(fā)模型。其次是支持多視圖草圖輸入，讓用戶能夠從多個角度來描述復雜的發(fā)型設計。第三是改進對手繪草圖的處理能力，通過收集真實的手繪數(shù)據(jù)或者使用域適應技術來縮小訓練數(shù)據(jù)和實際應用之間的差距。

從更長遠的角度來看，這項技術有潛力與其他相關技術結合，形成更完整的數(shù)字人創(chuàng)建工具鏈。比如，可以與面部生成技術、服裝設計技術、動畫制作技術等結合，形成從草圖到完整虛擬角色的一站式解決方案。

在應用場景擴展方面，除了傳統(tǒng)的游戲和影視制作，這項技術還可能在教育、醫(yī)療、時尚設計等領域找到新的應用。比如，美發(fā)師可以用它來向客戶展示不同發(fā)型的效果，醫(yī)生可以用它來模擬毛發(fā)移植的預期結果，時尚設計師可以用它來快速驗證設計理念。

說到底，這項由復旦大學和騰訊優(yōu)圖實驗室聯(lián)合開發(fā)的StrandDesigner技術，真正解決了一個困擾數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作者多年的難題。傳統(tǒng)上，要為虛擬角色設計一個令人滿意的發(fā)型，要么需要專業(yè)的3D建模技能，要么需要復雜的文字描述，效果往往不盡如人意?，F(xiàn)在，用戶只需要畫幾條簡單的線條，就能得到專業(yè)級別的3D頭發(fā)模型，這種便利性的提升是革命性的。

更重要的是，這項技術展示了人工智能在理解和轉(zhuǎn)換人類創(chuàng)意表達方面的巨大潛力。草圖作為人類最自然的表達方式之一，能夠被AI系統(tǒng)如此精確地理解和轉(zhuǎn)換，預示著未來人機協(xié)作創(chuàng)作的廣闊前景。無論是游戲開發(fā)者、動畫制作人，還是普通的數(shù)字藝術愛好者，都可能從這種技術中受益，讓創(chuàng)意表達變得更加容易和直觀。

當然，這項技術目前還處于研究階段，要真正普及到日常應用中還需要進一步的優(yōu)化和工程化。但可以預見的是，隨著相關技術的不斷成熟，未來的數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作將變得更加民主化，更多的人能夠輕松地將自己的創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的數(shù)字作品。對于整個數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)來說，這無疑是一個令人振奮的發(fā)展方向。

Q&A

Q1：StrandDesigner是什么？它能做什么？

A：StrandDesigner是復旦大學和騰訊優(yōu)圖實驗室共同開發(fā)的AI系統(tǒng)，它的核心能力是讓用戶通過手繪草圖就能自動生成逼真的3D頭發(fā)模型。用戶只需要畫幾條簡單的線條勾勒出想要的發(fā)型輪廓，系統(tǒng)就能理解設計意圖并生成包含成千上萬根發(fā)絲的完整3D頭發(fā)模型，主要應用于游戲制作、影視特效和虛擬人物設計。

Q2：StrandDesigner相比傳統(tǒng)方法有什么優(yōu)勢？

A：相比傳統(tǒng)的文字描述方法，草圖輸入更精確直觀，用戶可以直接畫出想要的發(fā)型而不用費力描述。相比尋找參考圖片的方法，草圖更靈活可修改，不受現(xiàn)有圖片限制。系統(tǒng)還采用了漸進式生成策略，從稀疏的引導發(fā)絲逐步增加到完整發(fā)型，比一步到位的方法更自然真實。

Q3：普通用戶能使用StrandDesigner嗎？畫畫水平不好怎么辦？

A：StrandDesigner專門設計了多尺度自適應機制來處理不同用戶的繪畫水平差異。即使是簡單的涂鴉或幾條基本線條，系統(tǒng)也能理解并生成合理的頭發(fā)模型。專業(yè)設計師的詳細草圖能產(chǎn)生精確結果，而普通用戶的簡單線條也能得到不錯的效果，技術門檻相對較低。