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。
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