论文《SC-FEGAN: Face Editing Generative Adversarial Network with User's Sketch and Color》提出了一种新颖的图像编辑系统，可以在用户提供自由形式的mask、草图和颜色作为输入时生成图像。该系统是一个端到端可训练的卷积网络。与现有其他方法相反，这个系统完全利用具有颜色和形状的自由形式用户输入。这允许系统响应用户的草图和颜色输入，使用它作为生成图像的指南。在特定工作中，训练网络具有额外的风格损失，这使得尽管图像的大部分被移除，但仍可以生成逼真的结果。论文中提出的网络架构SC-FEGAN非常适合使用直观的用户输入生成高质量的合成图像。