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一、技术原理与研究进展

1. 线描生成的核心技术路径

• 传统方法：基于边缘检测（如Canny算子）和形态学操作，但难以处理复杂纹理和艺术风格。
• 深度学习方法：
  • 端到端生成：使用U-Net架构（如ArtLine项目）直接学习照片到线描的映射，结合自注意力机制和感知损失提升细节保留能力。
  • 风格迁移：CycleGAN实现非配对数据的风格转换，通过循环一致性损失保持内容结构。
  • 条件控制：Stable Diffusion结合ControlNet，利用线稿作为条件生成漫画风格图像，支持实时调整参数。

2. 近三年研究突破（2022-2025）

• 无监督学习：
  • 2022年IEEE CVPR论文提出几何损失（预测深度信息）和语义损失（CLIP特征匹配），实现无配对线描生成，在复杂场景下优于传统方法。
  • 2023年金陵科技学院提出改进U-Net，通过残差块