该论文提出了一种基于姿势引导的生成器的一次微调方法，以样式化全身人像，并包括使用新型骨架变形模块对其姿势进行修改，从而能够更好地保留输入图片的 “内容” 和艺术风格的 “形式” 并改善人体图像样式化的效果。

Apr, 2023

本文提出了一种基于神经网络的二阶段视频转换框架，并采用一种目标函数来同时实现时间上的一致性和源视频中的背景信息的保留，从而实现对人像进行优美的艺术风格化处理。该方法在保证实时性的同时，具有较好的效果。

May, 2023

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

本文提出了一种从单幅肖像图像生成动画化的 3D 卡通脸部的新框架，并针对传统模型建立漫画形象耗时且难以保持相似性的问题，提出了基于模板和形变转移的语义保留脸部绑定方法及实时动画演示。

Jul, 2023

该研究提出了一种肖像风格化框架，结合了一个裸露内容识别模块（NCIM）和一个肤色感知肖像风格化模块（STAPSM），成功地解决了肖像风格化中的输入内容过滤和肤色特征表达的挑战，满足了实际应用的关键需求。

Mar, 2024

本文提出了一个框架，使用单个训练模型生成多个卡通风格，该方法将照片映射到特征模型，利用提出的 Soft-AdaIN 在特征空间中进行一些转换操作来实现卡通化，并将特征模型渲染回图像空间。经实验证明，该方法比现有方法产生更高质量的卡通风格图像，并实现了准确的语义内容保存。

Nov, 2019

本研究提出了一种无需训练的人像风格化框架，名为 Portrait Diffusion，通过使用现成的文本到图像扩散模型，在注意力空间中通过样式关注控制精细地融合内容和样式特征，并提出了一种渐进涂画方法 Chain-of-Painting，从粗糙调整到精细调优，有效实现了面部风格化。

Dec, 2023

本研究提出了从单张照片推断出详细的全身人体形状的简单而有效的方法，其将形状回归转化为图像转换问题，并使用纹理图来估计细节的法线和位移图，能够将细节添加到低分辨率的光滑身体模型中，尽管仅使用合成数据进行训练，但该模型在真实世界的照片上表现良好。

Apr, 2019

该论文提出了一种使用 StyleGAN 网络的实时照片级写实肖像化重建方法，可在忠实表情控制下生成高保真肖像化头像，并通过引入组合表示和滑动窗口增强方法将其能力扩展到全身视频生成，使训练和应用的表现和效率得到了提高。

May, 2023