本研究提出了多种基于深度学习的面部素描生成方法，包括卷积网络、生成对抗网络（GAN）和扩散模型，显著提升了素描的质量和可辨识度。这些方法在多项基准测试中表现优于现有技术，展示了在面部艺术风格化和图像转换方面的潜力。

本论文介绍了一种使用3D形状和2D笔画的模型，生成艺术风格化线条图案，并学习艺术家的风格，生成带有纹理笔触的绘画。该模型可用于交互式应用中的后续分析或编辑。