研究人员提出了一种DLAT+算法，实现多样化的人脸年龄转换，包括面部纹理和形状的转变。通过一致性限制和新的评估标准(IDAG)，保持合理的身份变化。实验结果证明了该方法在合成多样且感知合理的人脸方面的独特性和有效性。