清华大学等团队发布 HairDeck：从单张图像自动生成可动3D发型模型

「HairDeck」の概要をまとめました。

目次

1. 1. HairDeckとは
2. 2. HairDeckの仕組み
3. 2-1. ヘアカードによる髪の表現
4. 2-2. Diffusion Transformerによる生成
5. 2-3. Spring Boneによるアニメーション
6. 3. 従来手法との比較
7. 4. HairDeck を試す

1. HairDeckとは

「HairDeck」は、1枚のキャラクター画像から、アニメーション可能な3Dヘアモデルを自動生成するAI技術です。

清華大学、カーネギーメロン大学、香港中文大学の研究チームによって開発され、2026年10月に論文が公開されました。ソースコードはApache 2.0ライセンスで公開されています。

従来の画像からの3D生成では、髪の形状を生成できても、自然に動かすには追加のモデリングやボーン設定が必要でした。

HairDeckでは、髪の形状と、それを揺らすためのボーン構造を自動生成できます。

主な特徴は次のとおりです。

公式サイトでは、さまざまなキャラクター画像から生成した3Dヘアと、髪が揺れるアニメーションのデモが公開されています。

2. HairDeckの仕組み

2-1. ヘアカードによる髪の表現

HairDeckでは、「Hair Cards（ヘアカード）」と呼ばれる技術を利用します。

ヘアカードは、細長い板状のポリゴンを組み合わせて髪の毛束を表現する手法です。髪を1本ずつ再現するよりも軽量で、アニメ調のキャラクターやゲームに適しています。

HairDeckでは、複数のヘアカードを生成し、組み合わせることで髪型全体を構築します。

2-2. Diffusion Transformerによる生成

HairDeckの中心となるのは、「Set Diffusion Transformer」です。

従来手法のCHARMでは、髪の制御点を順番に生成していましたが、HairDeckでは、複数のヘアカードをまとめて生成することで高速化しています。

主な処理の流れは次のとおりです。

ヘアカードの形状生成にはVAEも利用されています。

2-3. Spring Boneによるアニメーション

HairDeckでは、「Spring Bone」と呼ばれる、髪や衣服を物理的に揺らすためのボーン構造も自動生成します。

各ヘアカードに対応するボーンを生成することで、キャラクターが頭を動かしたときに、髪が自然に揺れるアニメーションを実現します。

3. 従来手法との比較

HairDeckの論文では、従来のヘアカード生成手法「CHARM」と比較しています。

主な結果は次のとおりです。

Chamfer距離は、生成した3D形状と正解形状の距離を評価する指標で、小さいほど正確です。

これらは論文で報告された評価結果であり、すべての画像で同じ改善が得られるわけではありません。

4. HairDeck を試す

(1) Hugging Faceにログインして、「DINOv3」と「SAM3」のモデルカードを開いてライセンス同意。

(2) AIエージェント (Codexなど) に Colab CLI経由でHairDeckをセットアップしてもらう。
ColabでHugging Faceのトークン（HF_TOKEN）を設定してない場合は設定しておいてください。

(2) 動作確認。
画像を入力して「Generate  hair」ボタンを押します。

主な出力形式は次のとおりです。

なお、モデルのダウンロードには、DINOv3やSAM 3のライセンスへの同意が必要です。

(3) Colabの停止。