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对漫画手绘图进行上色在漫画和游戏开发领域是一项耗时耗力却又重要工作。因此，针对这项任务提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的漫画手绘图自动上色方法。实验中，采用U型结构的生成器，对网络模型使用L1进行约束，在生成器和判别器的对抗式训练中，模型不断学习并优化手绘图到对应彩色图像间的映射关系，最后使用训练得到的条件GAN网络模型对手绘图上色。实验表明，使用这种方法可以有效并且快速地对漫画手绘图上色，同时保持可观的视觉效果。