本論文では、アイデンティティを保持した顔の編集に焦点を当て、発光の変更、眼鏡の追加・削除、顔の老化、髪型の編集、表情の変更などが可能でありながら、顔のアイデンティティを損なわない手法を提案します。最近の2D生成モデルの進歩により、顔のフォトリアルな編集が簡単な技術で実現されていますが、3D顔に対するアイデンティティ保持編集は視点の一貫性を考慮し、リアルな3D顔を生成するのが難しい課題です。本研究では、フォトリアルな編集に対応する潜在空間の方向を特定し、少数のラベル付き画像（10枚以下）を用いて3D属性編集に必要な編集方向を見積もることが可能であることを示します。また、少ない属性の例をもとに合成画像を生成し、1ショットスタイライズや連続スタイルマニフォールドの調査も行っています。