LiveSketch 是一种使用手绘查询来搜索大型图像集合的新算法，其使用三元组 convnet 架构和反向传播来实现搜索，并利用实时聚类来识别潜在搜索意图和目标。

Apr, 2019

该研究提出了一个基于 Siamese 卷积神经网络的方法，将一个 2D 的手绘草图转换为一个 3D 模型，并相比其他先进方法取得了更好的效果。

Apr, 2015

本研究提出了一种基于深度学习的素描系统用于 3D 人脸和漫画建模，它具有省力且自由的手绘界面，并支持基于手势的用户交互。

Jun, 2017

AR/VR 发展迅速，对 3D 内容需求巨大。本研究提出一种基于手绘草图的 3D 建模方法，使用单个手绘草图生成高保真内容，无需多个视图或步骤。采用端到端方法，引入轻量级生成网络和结构感知对抗训练，并通过 Stroke Enhancement Module（SEM）捕捉结构信息，提升性能。实验证明该方法在合成和真实数据集上具有最先进的性能。

Sep, 2023

本文利用强化学习设计了一种画笔子集选择器，用于减少噪声干扰，提高图片检索的效率，相比现有算法有了 8%-10% 的性能提升，成为了业内的新标杆，并且展示了该选择器可以用于多种人工智能应用中。

Mar, 2022

通过训练模型产生图像素描，本文探究图像表示的特性，并表明其在 few-shot 学习中具有信息嵌入的能力、结构和复合性。

Aug, 2020

该论文利用深度神经网络将面部素描图像还原为照片级真实面部图像，采用半模拟数据集和深度学习技术，包括批处理规范化、深层残差学习、感知损失和随机优化。最后，通过艺术和犯罪学示例，展示了该方法的应用潜力。

Jun, 2016

本文提出一种新颖的基于素描的面部图像编辑系统，它利用了用户的少量素描笔画，有几何和颜色约束，支持粘贴模式和实时交互，并建立在基于新颖的素描领域和卷积神经网络之上，从而将图像完成和图像翻译两个任务结合在一起，十分成功。

Apr, 2018

我们提出了一种数据驱动方法，利用卷积神经网络 (CNN) 从一个或多个涂鸦中学习重建 3D 形状，为用户提供最初的 3D 重建并可以通过应用更新器 CNN 来迭代更新和融合多视角信息，从而实现自由的位图创作和多视角草图建模之间的连续转换。

Jul, 2017

本研究提出了一个深度哈希框架，用于人类涂鸦数据集的多重万级别检索，探索了前期文献中未被研究的涂鸦专有特征，并通过一个两支 CNN-RNN 的设计进行了独特人类涂鸦的特征嵌入，并开发出一个新的哈希丢失功能来适应涂鸦数据的时态和抽象特征，实现了相比静态图像的现有哈希模型更优异的表现。

Apr, 2018