DiffStyle360: Diffusion-Based 360° Head Stylization via Style Fusion Attention

📄 arXiv: 2511.22411v1 📥 PDF

作者: Furkan Guzelant, Arda Goktogan, Tarık Kaya, Aysegul Dundar

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-27

💡 一句话要点

DiffStyle360：提出基于扩散模型的360°头部风格化方法，实现多视角一致的风格迁移。

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 3D头部风格化 扩散模型 风格迁移 多视角一致性 风格解耦 注意力机制 3D人脸生成

📋 核心要点

  1. 现有3D头部风格化方法计算成本高昂，或需针对特定领域进行微调，难以快速适应新风格。
  2. DiffStyle360利用扩散模型，通过风格外观模块和风格融合注意力机制，实现风格与内容解耦和自适应风格迁移。
  3. 实验表明，DiffStyle360在风格质量上优于现有GAN和扩散模型方法，尤其在复杂风格领域。

📝 摘要（中文）

3D头部风格化已成为一种关键技术，用于以各种艺术形式重新构想逼真的人头，从而在数字媒体中实现富有表现力的人物设计和创造性的视觉体验。尽管3D感知生成取得了进展，但现有的3D头部风格化方法通常依赖于计算成本高的优化或特定领域的微调来适应新的风格。为了解决这些限制，我们提出了DiffStyle360，这是一个基于扩散的框架，能够根据单个风格参考图像生成多视角一致、保持身份的3D头部风格化，而无需每个风格的训练。在3D感知DiffPortrait360架构的基础上，我们的方法引入了两个关键组件：风格外观模块，它将风格与内容分离；以及风格融合注意力机制，它自适应地平衡了潜在空间中的结构保持和风格化保真度。此外，我们采用3D GAN生成的多视角数据集进行稳健的微调，并引入基于温度的关键缩放策略来控制推理期间的风格化强度。在FFHQ和RenderMe360上的大量实验表明，DiffStyle360实现了卓越的风格质量，在具有挑战性的风格领域中优于最先进的基于GAN和扩散的风格化方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D头部风格化方法通常需要大量的计算资源进行优化，或者需要针对特定风格进行微调，泛化能力较差，难以快速适应新的艺术风格。这些方法在保持多视角一致性和身份信息方面也存在挑战。

核心思路：DiffStyle360的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，结合风格解耦和融合机制，实现高效且高质量的3D头部风格化。通过将风格信息与内容信息分离，并使用注意力机制自适应地融合风格，从而在保持身份信息和结构的同时，实现逼真的风格迁移。

技术框架：DiffStyle360建立在3D感知的DiffPortrait360架构之上。主要包含以下模块：1) 风格外观模块：用于从风格参考图像中提取风格特征，并将其与内容特征分离。2) 风格融合注意力机制：在扩散模型的潜在空间中，自适应地融合风格特征，平衡结构保持和风格化保真度。3) 3D GAN生成的多视角数据集：用于微调模型，提高鲁棒性。4) 基于温度的关键缩放策略：用于控制推理期间的风格化强度。

关键创新：DiffStyle360的关键创新在于其风格解耦和融合机制。风格外观模块能够有效地提取风格特征，并将其与内容特征分离，避免了风格迁移过程中身份信息的丢失。风格融合注意力机制能够自适应地融合风格特征，从而在保持结构的同时，实现高质量的风格迁移。此外，基于温度的关键缩放策略提供了一种灵活的方式来控制风格化强度。

关键设计：风格外观模块的具体实现细节（例如，使用的网络结构、损失函数等）未知。风格融合注意力机制的具体实现细节（例如，注意力权重的计算方式、融合策略等）未知。基于温度的关键缩放策略的具体实现细节（例如，温度参数的设置、缩放函数的选择等）未知。模型使用3D GAN生成的多视角数据集进行微调，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。损失函数的设计目标是平衡风格化质量、身份保持和多视角一致性。

📊 实验亮点

DiffStyle360在FFHQ和RenderMe360数据集上进行了广泛的实验，结果表明其在风格质量上优于现有的GAN和扩散模型方法。尤其是在具有挑战性的风格领域，DiffStyle360能够生成更逼真、更具艺术感的3D头部风格化结果。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

DiffStyle360可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作等领域，用于创建具有独特艺术风格的3D虚拟角色。该技术可以帮助艺术家和设计师快速生成各种风格的3D头部模型，从而提高创作效率和降低成本。此外，该技术还可以用于个性化头像生成、虚拟形象定制等应用。

📄 摘要（原文）

3D head stylization has emerged as a key technique for reimagining realistic human heads in various artistic forms, enabling expressive character design and creative visual experiences in digital media. Despite the progress in 3D-aware generation, existing 3D head stylization methods often rely on computationally expensive optimization or domain-specific fine-tuning to adapt to new styles. To address these limitations, we propose DiffStyle360, a diffusion-based framework capable of producing multi-view consistent, identity-preserving 3D head stylizations across diverse artistic domains given a single style reference image, without requiring per-style training. Building upon the 3D-aware DiffPortrait360 architecture, our approach introduces two key components: the Style Appearance Module, which disentangles style from content, and the Style Fusion Attention mechanism, which adaptively balances structure preservation and stylization fidelity in the latent space. Furthermore, we employ a 3D GAN-generated multi-view dataset for robust fine-tuning and introduce a temperaturebased key scaling strategy to control stylization intensity during inference. Extensive experiments on FFHQ and RenderMe360 demonstrate that DiffStyle360 achieves superior style quality, outperforming state-of-the-art GAN- and diffusion-based stylization methods across challenging style domains.