本文介绍了多种基于神经网络的三维风格迁移方法，如Text2Mesh、HyperStyle3D和3DStyle-Diffusion，克服了传统方法的局限性，提升了风格辨识度和3D一致性。此外，研究提出了新模型StyleD2T和TANGO，以生成特定风格的文本并优化3D样式迁移的真实感。MOSAIC方法实现了对图像中不同对象的精细样式控制，展现了优越的图像质量和灵活性。