SHMTは、潜在拡散モデルを用いた自己教師あり階層的メイクアップ転移技術です。明示的なアノテーションを必要とせずに、ある顔のメイクアップを別の顔に自然に転移することができます。複雑な顔の特徴や表情の変化にも対応し、高品質な転移効果を提供できることが主な利点です。NeurIPS 2024で採択され、画像処理分野における革新性と実用性を示しました。