本研究提出了一种基于分离内容和风格表示的基于学习的方法，用于在 3D 对象之间进行风格转移，可以合成以目标 3D 模型为风格，来源 3D 模型为内容的新 3D 形状，同时我们还将其扩展到了多样式分布的隐式学习。实验结果证实了该方法在多个基准测试中的有效性。

Nov, 2020

使用名为 3DTextureTransformer 的新颖框架，结合几何深度学习和 StyleGAN 类似的架构，能够在不改变原始高分辨率输入网格拓扑的情况下生成高质量的纹理。该架构在学习来自 3D 几何体和现实世界 2D 图像的情况下，与任意网格拓扑一起工作，取得了该类解决方案中的最新性能。

Mar, 2024

本文提出了一种基于 3D-aware GANs 的 HyperStyle3D 方法，利用 CLIP 模型作为样式指导，可以在不要求 3D 数据的情况下进行立体画风化处理，实验结果表明该方法在不同的画风、形状变形、属性修改等方面展现了优异表现，且保持了 3D 一致性。

Apr, 2023

本文介绍了一个用于一次性 3D 肖像样式转移的框架，可以在仅需要一幅不同样式图像的情况下，生成具有几何和纹理风格的 3D 面部模型，而不是一整套相关样例。本文探索了两个阶段，以利用三位面部关键点转换来捕捉粗略的几何样式，并利用差分渲染器，在多视角框架下 对规范纹理进行样式转移。实验表明，我们的方法在不同的艺术风格上取得了稳健的结果，并优于现有的方法。

Apr, 2021

提出了一种基于优化的 “可变形风格转移” 方法，可以联合处理内容图像的几何形状和纹理来更好地匹配风格图像，并且不需要训练一整个匹配的样本数据集。

Mar, 2020

本研究基于场景重建的网格应用风格转移技术，让用户能够在虚拟现实中欣赏以喜欢的艺术家绘画风格来呈现的三维环境。研究通过对场景网格的纹理进行优化并从所有可用的输入图像上共同进行风格化，实现了一致性和稳定性风格化表现。

Dec, 2021

GET3D 是一种 3D 生成模型，能够直接生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的显式纹理 3D 网格，从而显著改进了以往的方法。

Sep, 2022

本文提出了一个深度模型，在场景的点云表示中学习基于几何感知的内容特征，以生成高质量且在视图上具有一致性的艺术化图像，从而实现了从单个图像到任意风格化图像的 3D 照片艺术化生成，并在定性和定量研究中展示了方法的优越性。

Nov, 2021

通过输入文本和风格参考图像，我们提出了一种生成风格化的三维对象的方法，利用神经辐射场重建来合成与文本提示一致内容和风格参考图像的三维模型，并通过样式化评分蒸馏损失来指导文本到三维的优化过程，输出视觉合理的几何和外观。经与现有方法的比较表明我们方法在视觉上表现强大，同时通过用户研究的定量结果得到进一步支持。

Jun, 2024

提出了 Texturify，这是一种基于 GAN 的方法，利用一个物体类的 3D 形状数据集，学习通过生成高质量的纹理来复制在真实图像中观察到的外观分布的技术。

Apr, 2022