本研究提出了一个针对人像图像审美评估的多模态基础模型HumanAesExpert，并创建了专用的HumanBeauty数据集，显著提高了评估的精度和性能。

本文介绍了多种基于文本和图像的生成框架，旨在实现高质量的3D服装和人像图像合成。这些方法结合了GPT架构、注意力机制和扩散模型，在渲染质量和多样性上优于现有技术，展示了实际应用的潜力。