艺术肖像画生成是指让计算机根据给定的人脸图像生成风格化的画像,其在公共安全与数字娱乐领域具有独特的应用价值。近年来,研究人员提出了各种基于生成对抗网络的艺术肖像画生成方法,并取得了令人瞩目的进展。但是,现有的方法在艺术肖像画的细节纹理生成、几何结构保留等方面仍然面临着很大的挑战。为此,本文提出了一种基于人脸语义正则化约束的肖像画生成算法,并将其应用于素描和钢笔画。然后,本文提出了一种基于非对称循环网络的人脸照片-画像合成算法。最后,为了实现相关算法的应用推广,本文开发了人脸艺术肖像画服务平台。本文的研究工作主要包含以下三点:（1）本文提出了一种基于人脸语义正则化约束的肖像画生成算法。该算法通过几何归一化和正则化来提高生成器的生成能力,其生成的艺术肖像画具有结构一致、纹理逼真的特点。具体而言,该算法提出了一个改进的空间自适应归一化模块。该模块利用输入图像的语义标签和编码特征,对解码特征进行调制,实现了语义自适应的肖像画的特征表达。同时,该算法利用几何一致性损失,来缓解生成的肖像画与人脸照片之间的几何差异。最后,该算法采用多任务生成器和语义重构损失,来约束生成的肖像画的局部结构。实验结果表明,该算法所生成的艺术肖像画,在结构和纹理方面都取得了显著提升。（2）本文提出了一种基于非对称循环网络的人脸照片-画像合成算法。该算法采用了异构的对偶学习,使用不同的网络结构来实现人脸照片与素描之间的相互转换。同时,该算法进一步提出基于距离变换矩阵的空间自适应调制模块,其利用每个像素点与其边界的距离来调制解码特征,从而模仿画家的绘制技法。此外,为了使照片和画像在局部区域之间保持一致的相似关系,该算法在生成器的编码特征和对应的解码特征之间加入了多尺度对比学习模块。实验结果表明,该算法显著提升了生成图像的视觉质量。（3）本文开发了人脸艺术肖像画服务平台。将不同语言环境下的艺术肖像画生成算法程序进行集成,通过前后端技术为用户提供艺术肖像画的生成接口。目前,本平台可以生成多种风格的艺术肖像画,其中包括简笔画、插画、素描以及钢笔画。同时,本平台为用户提供了API接口,用户可以通过API接口接入本平台的算法。除此之外,用户还可以挑选自己满意的作品在艺术商城进行线上周边制作。另外,本平台还可以连接智能画像机器人。该机器人能够自动为用户快速绘制逼真的人脸艺术肖像画。综上所述,本文提出了两种改进的生成对抗网络模型,并将之运用于艺术肖像画生成任务,显著改善了生成图像的视觉效果。为了推进算法的落地应用,本文还开发了人脸艺术肖像画服务平台。本文的工作内容对艺术肖像画生成的理论研究与应用推广具有重大价值。