Gorgeous：一种基于扩散模型的主题化面部妆容创作方法

传统的面部妆容迁移方法主要依赖于参考图像中已有的面部妆容，这限制了妆容的多样性，并使得创作受故事元素（如主题、背景和道具）启发的妆容设计变得困难，因为这些元素不一定包含人脸。为克服这些局限，我们提出了 $Gorgeous$，一种新颖的基于扩散模型的妆容应用方法，它超越了简单的迁移，能够创新性地创作出独特且具有主题性的面部妆容。与传统方法不同，$Gorgeous$ 无需在参考图像中出现人脸。相反，它从最少三到五张任意类型的图像中汲取艺术灵感，并将这些元素直接转化为面部上的实用妆容。我们的综合实验表明，$Gorgeous$ 能够有效地生成受所选主题参考图像启发的独特角色面部妆容。该方法为将更广泛的故事元素融入角色妆容开辟了新的可能性，从而增强了叙事深度和视觉冲击力。