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照片转漫画脸主要依赖于图像处理技术和机器学习算法。传统的照片只是像素点的集合，通过算法提取关键特征，如轮廓、面部结构、颜色和光影后，再将其转化为漫画风格。例如，通过边缘检测将脸部轮廓变得更为突出，再用颜色简化和明暗对比增强来实现漫画脸的效果。近年来，随着深度学习的兴起，神经网络模型尤其是生成对抗网络（GAN）在照片转漫画脸中发挥了重要作用。这些模型能够学习大量漫画风格的图像特点，并将照片“绘制”成相应的卡通形象，效果更自然且富有表现力。
