肖像画作为人物画的一种，其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
虽然看起来只需简单几笔，但通过线条来捕捉一个人的外表特征捕捉到人的个性和情感并不容易。
即使是受过专业训练的艺术家，完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。
随着深度学习的发展，使用卷积神经网络进行图像风格转换的神经风格转换（NST）方法被提出。随后，基于生成对抗网络（GAN）的方法在图像风格转换上实现了很好的效果。
这些都意味着利用AI技术自动地将人脸照片转换为高质量的艺术肖像画并不是不可实现。
基于此，清华大学计算机系刘永进教授课题组提出了APDrawingGAN，一个全新的层次化的GAN模型用于将人脸照片转化为高质量的艺术肖像线条画。
换句话说，就是能够根据真实照片生成抽象艺术肖像画。并且生成的线条风格的艺术肖像画比一般的肖像画（如卡通、铅笔素描）具有更少的图形元素，并且更加抽象。
目前该项工作被计算机视觉和人工智能领域内的国际顶级会议CVPR 2019录取为oral paper。
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