在计算机图形学领域，实现实时的逼真毛发模拟一直是一个重要的问题。随着视频游戏和虚拟现实技术的发展，对于能够在游戏中展现高度逼真毛发效果的技术需求越来越强烈。传统的毛发模型往往具有高几何复杂性，例如一个典型的逼真毛发模型可能包含超过十万根发丝。除此之外，毛发的物理行为高度各向异性，具有低的弯曲和剪切抗性以及高的拉伸抗性，这使得开发计算效率高且健壮的毛发模拟模型具有挑战性。
Kui Wu和Cem Yuksel两位研究人员在Utah大学的研究工作，提出了一种实时毛发模拟方法，该方法使用了称为HairMeshSim的技术。他们利用现有的基于布料的模拟模型，并引入了一种体积力模型，以便在毛发网格体积内部实现毛发间相互作用的模拟。他们的方法通过使用位置校正技术，可以最小化由于碰撞处理导致的毛发网格的局部变形。该模拟方法能够在较大的时间步长下运行，并且在毛发网格经历显著变形后仍能恢复初始毛发形状，从而展示了其鲁棒性。
这项工作展示了实时毛发模拟在每帧少于6毫秒的时间内可以运行在CPU上。文献中提供了几幅示例帧，这些示例帧是在具有高性能计算能力的CPU上捕获的，展示了他们的方法在实际游戏中的应用潜力。此外，该方法在处理复杂物理相互作用，例如涉及毛发间碰撞的物理行为时表现出色。虽然这项技术被设计为实时计算使用，但其并不适合离线制作。
毛发模拟技术的关键概念包括使用物理模拟的方法来模拟毛发的行为。这些方法通常需要处理复杂的计算任务，尤其是在实时模拟场景中。为了在实时应用中达到足够快的模拟速度，算法必须在保持合理视觉质量的同时，对计算过程进行优化。研究人员通过将传统布料模拟模型的原理应用于毛发模拟，并对其进行了适配和改进，以适应毛发的物理特性。
在毛发模拟模型中，涉及到的关键技术概念包括体积力模型和位置校正方法。体积力模型用于模拟毛发体积内部的相互作用力，使毛发在模拟中能够自然地与其它毛发以及外部环境产生互动。位置校正方法则是用来减少由于碰撞处理导致的毛发形变，从而保证了毛发的形状和结构在遇到外部干扰时能够得到合理的恢复。
需要注意的是，这项技术是专门为实时计算设计的。这意味着它优化了计算性能，使得可以在游戏运行时实时生成毛发效果，而不影响游戏的流畅性。但是，这样的优化可能导致该技术不适合进行离线渲染，比如在制作电影或者电视剧中的动画效果时可能无法提供所需的高计算精度和长时间的渲染时间。
此外，文章提到的授权和版权声明信息提示我们，该论文可以在不用于盈利和商业目的的情况下，用于个人或教室使用。如果要进行其他用途的复制或分发，则需要获得作者的明确许可和/或支付一定的费用。
这项研究在2016年发表，其研究成果已经被许可给ACM（美国计算机协会），并且论文的完整引用信息被提供。这表明该研究得到了学术界的专业认可，并在计算机图形学领域中对实时毛发模拟技术的研究做出了贡献。
