未経験者が化粧を始める際には，本や動画などで使用されている色やストロークを参考にするが，骨格や顔パーツの位置，および肌の色によって効果が異なるので，自分に合う色やストロークを試行錯誤により選択する必要がある．そこで本研究では，化粧工程をモデルとする微分可能なレンダラーを導入して化粧を施した顔画像を生成し，各化粧工程で用いられる諸変数を化粧前後の顔画像から最適化する．そして，この化粧工程を別の顔に適用して化粧スタイルを転写することにより，他人のメイクを自分に施した際の効果を即座に可視化する機構を構築する．本報告では，提案手法を既存研究と比較して，定量的および定性的に高い評価を得たことを示す．