본 논문은 3D 얼굴 스타일링에서 기존 방법들의 한계점인 정면 사진 위주의 생성, 개성 유지 실패 등을 해결하기 위해, PanoHead 모델을 활용한 새로운 프레임워크를 제시합니다. 음의 로그 가능도 증류(LD)를 통해 개성 보존을 강화하고 스타일링 품질을 향상시키며, 다중 뷰 그리드 점수와 미러 그라디언트를 3D GAN 구조에 통합하고 점수 순위 가중 기법을 도입하여 질적, 양적 개선을 달성했습니다. 이는 3D 헤드 스타일링 발전뿐 아니라 확산 모델과 GAN 간의 효과적인 증류 과정에 대한 통찰력, 특히 개성 보존 문제에 대한 해결책을 제공합니다.
