Детализация волос остаётся слабым местом всех открытых генераторов
Независимое исследование протестировало пять открытых генераторов изображений на качество синтеза волос и выявило, что во всех моделях синтезированные волосы содержали видимые ошибки: слипание прядей, потеря отдельных волосков, неправильное отражение света на поверхности.
Проблема сохраняется даже при использовании высокого разрешения и множественных попыток генерации. Эксперты связывают это с недостаточным представлением волос в обучающих датасетах и сложностью моделирования движения и взаимодействия отдельных волокон.
Причины и перспективы
Волосы требуют моделирования тысяч отдельных элементов с учётом освещения, тени и движения в трёхмерном пространстве. Текущие архитектуры нейросетей обрабатывают изображения как двумерные паттерны без понимания объёмной структуры.
Разработчики закрытых моделей, включая OpenAI и Google, также сообщают о сложности с детализацией волос, хотя их результаты заметно лучше. Различие объясняется большими датасетами и большей вычислительной мощностью при обучении.
Улучшение качества волос требует переосмысления архитектуры генераторов с фокусом на трёхмерную геометрию и физически корректный рендеринг волокнистых структур.