‎ تولید موی واقع گرایانه برای آواتارهای سه بعدی با استفاده از یادگیری عمیق

توضیح کامل ‍پروٰژه: این پروژه در مورد تولید موی واقع‌گرایانه برای آواتارهای سه‌بعدی با استفاده از یادگیری عمیق است. هدف پروژه، ارائه راه‌حلی قوی برای تولید موی واقع‌گرایانه و افزایش کیفیت بصری آواتارهای سه‌بعدی و غنی‌سازی تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال است. 1-گردآوری و پیش‌پردازش داده‌ها: Figaro 1K یا .... 2-انتخاب و آموزش مدل مولد: استفاده از یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی پیچشی عمیق (CNNs) و شبکه‌های مولد تقابلی (GANs)، برای تولید بافت‌ها و هندسه‌های موی واقع‌گرایانه. آموزش مدل بر روی مجموعه داده آماده شده انجام می‌شود. 3-شبیه‌سازی مبتنی بر فیزیک: استفاده از روش‌های شبیه‌سازی مبتنی بر فیزیک برای مدل‌سازی رفتار دینامیکی مو، از جمله واکنش به جاذبه، باد و حرکات کاربر. 4-معیارهای ارزیابی: تعیین معیارهای کمی و کیفی برای ارزیابی واقع‌گرایی و کیفیت موهای تولید شده، با در نظر گرفتن عواملی مانند وفاداری بصری و طبیعی بودن. 5-چالش‌ها: چالش‌های مربوط به تراکم و ظرافت موهای فردی و همچنین دشواری در به دست آوردن مجموعه داده‌های بزرگ از تصاویر مو با اطلاعات زمینه‌ای دقیق سه‌بعدی. کد با pytorch باشه و به صورت کلاسهای جداگونه. همچنین توضیح خط به خط به صورت شفاهی باشه.ممکنه در آینده بسته به نظر سوپروایزر تغییر در کد نیاز باشه ‎از GAN (Generative Adversarial Networks) استفاده خواهد شد. مدل پیشنهادی: StyleGAN2 یا StyleGAN3: برای تولید جزئیات دقیق‌تر. CycleGAN یا Pix2Pix: برای انتقال سبک از تصاویر به مدل سه‌بعدی. ‎برای شبیه‌سازی رفتار دینامیکی مو: استفاده از Mass-Spring Models برای محاسبه نیروها و دینامیک حرکتی مو. استفاده از Position Based Dynamics (PBD) که در گرافیک کامپیوتری برای شبیه‌سازی دقیق و سریع رفتار فیزیکی مو کاربرد دارد. Blender یا Houdini نیز می‌توانند برای تولید پیش‌پردازش‌های فیزیکی و خروجی سه‌بعدی مفید باشند. FID (Fréchet Inception Distance): برای ارزیابی کیفیت تصاویر تولید شده. LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity): برای بررسی شباهت بصری. Mean Squared Error (MSE) و Structural Similarity Index (SSIM): برای مقایسه کمّی شباهت بین تصاویر تولید شده و تصاویر واقعی. ارزیابی کیفی از طریق مقایسه توسط افراد خبره