在实验评估部分，研究团队对比了多种最新的头像生成方法，包括U-GAT-IT、StarGAN-v2、MSGAN-pix2pix、GAN适应方法和StyleCariGAN。实验使用了相同的训练数据集，以确保公平比较。 评估结果令人瞩目。在定量评估中，该方法在像素损失（L1）和感知损失（LPIPS）两个指标上都优于所有对比方法。具体来说，该方法的L1损失为0.1864，LPIPS损失为0.1895，而最接近的竞争对手StarGAN-v2的对应值为0.2111和0.2135。这一数据证明了该方法在生成与目标头像更相似的结果方面的优势。 定性评估同样显示出显著优势。U-GAT-IT方法在保持正确的面部结构方面存在问题，经常产生变形的头像。StarGAN-v2虽然能产生风格一致的输出，但在保留身份特征方面表现不佳。GAN适应方法在保留身份方面表现较好，但输出质量受到颜色伪影的影响。StyleCariGAN能生成质量不错的头像，但在保持身份一致性方面不够稳定。 相比之下，提出的方法在质量和身份保留两方面都表现出色。它能一致地保持各种人口统计因素（如年龄、性别和种族）的身份特征，同时避免了像素级生成方法常见的问题，如结构不一致和伪影生成。 用户研究进一步验证了这些发现。研究团队进行了一项感知研究，评估身份保留和头像质量。研究采用了两两比较的形式，每个问题将该方法与另一种方法随机比较。共有113名用户参与，每人回答15个身份问题和5个质量问题，总计收集了2260个回答。 结果显示，在所有任务中，81.17%的用户选择了该方法，具体来说，75.28%的用户在身份保留方面偏好该方法，87.06%在头像质量方面偏好该方法。在评估头像质量时，最强的竞争对手是基于StyleGAN2的方法StarGAN-v2，被25.7%的用户选中。 研究团队还进行了多项消融研究，分析了不同组件对系统性能的影响。一项研究考察了不同损失函数的效果，发现完整的损失函数组合在保持身份特征和捕捉细节方面表现最佳。另一项研究分析了配对数据大小的影响，发现系统在使用至少3000对图像-头像配对时能保持良好性能。 这种方法的应用前景非常广阔。参数化头像不仅可以直接用作静态图像，还可以轻松地应用于动画和3D环境。在动画领域，参数化表示使得面部表情的变化可以通过简单调整参数来实现，无需重新渲染整个图像。 在3D应用方面，虽然本研究专注于2D头像表示，但所提出的参数化系统可以很容易地扩展到3D模型。通过将2D参数映射到3D几何体，可以创建在虚拟现实或增强现实环境中使用的3D头像。 游戏和社交媒体是该技术的另两个重要应用领域。在游戏中，玩家可以上传自己的照片，立即获得具有游戏风格且保留个人特征的角色头像。在社交媒体平台，用户可以创建个性化的动画表情和头像，增强在线交流的表现力和个性化程度。 尽管取得了显著进展，该方法仍存在一些限制。头发和配饰的检索方法对于复杂发型和配饰（如帽子）的匹配效果有限。此外，当前的参数化头像仅限于正面视角。未来的工作方向包括将头发和配饰集成到生成管道中，并允许姿态变化，以创建更加多样化和灵活的头像系统。
