HAAR ist ein auf Text-Eingaben basierendes Generierungsmodell, das realistische 3D-Haare erzeugt. Es verwendet Text-Prompts als Eingabe und generiert 3D-Haar-Assets, die für verschiedene Anwendungen in der Computergrafik und Animation vorbereitet sind. Im Gegensatz zu aktuellen KI-basierten Generierungsmodellen nutzt HAAR 3D-Haarsträhnen als Basisdarstellung und annotiert die generierten synthetischen Haarmodelle automatisch mithilfe eines 2D-Bild-Frage-Antwort-Systems. Wir präsentieren einen textgeführten Generierungsansatz, der ein bedingtes Diffusionsmodell verwendet, um leitende Haarsträhnen im latenten Haar-UV-Raum zu generieren, und einen latenten Upsampling-Prozess, um dichte Haarmassen mit Hunderttausenden von Strähnen aus einer Textbeschreibung zu rekonstruieren. Die generierten Haare können mit gängigen Computergrafik-Techniken gerendert werden.