1.一种基于机器学习的线稿生成方法，其特征在于，包括：

获取若干数量的素材对比图；其中，所述素材对比图包括素材草稿图以及与其对应的素材线稿图；所述素材对比图的获取方式包括：获取若干数量的素材线稿图，根据预设的构图规则生成与所述素材线稿图相对应的素材草稿图，以获取得到若干数量的素材对比图；

所述预设的构图规则具体包括：选取出所述素材线稿图中的若干目标线条，根据预设的规则对每一所述目标线条生成随机相似线条，以对所述目标线条进行蹭笔模拟；其中，所述预设的构图规则还包括：选取出所述素材线稿图中的若干目标线条，根据预设的规则对每一所述目标线条的中间部分进行擦除，以对所述目标线条进行线条断开模拟；

所述预设的构图规则还包括：选取出所述素材线稿图中的若干个目标区域，根据预设的规则对每一所述目标区域添加随机阴影，以对所述目标区域进行手绘效果模拟；

所述预设的构图规则还包括：选取出所述素材线稿图中的若干个线条交汇处的其中一条目标线条，根据预设的规则对每一所述目标线条进行延长，以对所述交汇处进行线条出头模拟；

所述预设的构图规则还包括：选取出所述素材线稿图中的若干目标线条，根据预设的规则对每一所述目标线条进行几何变换，以对所述目标线条进行手绘效果模拟；其中，所述几何变换包括旋转、扭曲、平移中的一种或多种；

利用预设的深度学习生成模型根据所述素材草稿图及其对应的素材线稿图进行学习和训练，生成得到线稿转换模型，包括：将所述素材草稿图及其标注数据作为生成式对抗网络的生成器的输入，将所述对应的素材线稿图作为所述生成式对抗网络的判别器的真实数据，以对所述生成式对抗网络进行学习和训练，当所述生成式对抗网络中的生成器和判别器达到稳态时完成训练，生成得到线稿转换模型；具体包括：对所述素材草稿图进行绘制特征提取之后，将所述素材草稿图及其标注数据作为所述生成式对抗网络的生成器的输入，以使所述生成器根据所述绘制特征和所述标注数据进行学习并生成随机线稿图；其中，所述绘制特征包括绘制路径、线条绘制时间、线条绘制方向中的一种或多种；

将所述对应的素材线稿图作为所述生成式对抗网络的判别器的真实数据，将所述随机线稿图作为所述判别器的比较数据，以对所述生成式对抗网络进行学习和训练，当所述生成式对抗网络中的生成器和判别器达到稳态时完成训练，生成得到线稿转换模型；

将待处理草稿图输入至所述线稿转换模型生成得到与所述待处理草稿图相对应的线稿图。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的线稿生成方法，其特征在于，所述待处理草稿图中包含有笔刷区域数据，所述笔刷区域数据限定有所述待处理草稿图中允许被转换为线稿图的区域。

3.一种基于机器学习的线稿生成装置，其特征在于，包括：

素材获取模块，用于获取若干数量的素材对比图；其中，所述素材对比图包括素材草稿图以及与其对应的素材线稿图；所述素材对比图的获取方式包括：获取若干数量的素材线稿图，根据预设的构图规则生成与所述素材线稿图相对应的素材草稿图，以获取得到若干数量的素材对比图；所述预设的构图规则具体包括：选取出所述素材线稿图中的若干目标线条，根据预设的规则对每一所述目标线条生成随机相似线条，以对所述目标线条进行蹭笔模拟；其中，所述预设的构图规则还包括：选取出所述素材线稿图中的若干目标线条，根据预设的规则对每一所述目标线条的中间部分进行擦除，以对所述目标线条进行线条断开模拟；

所述预设的构图规则还包括：选取出所述素材线稿图中的若干个目标区域，根据预设的规则对每一所述目标区域添加随机阴影，以对所述目标区域进行手绘效果模拟；

所述预设的构图规则还包括：选取出所述素材线稿图中的若干个线条交汇处的其中一条目标线条，根据预设的规则对每一所述目标线条进行延长，以对所述交汇处进行线条出头模拟；

所述预设的构图规则还包括：选取出所述素材线稿图中的若干目标线条，根据预设的规则对每一所述目标线条进行几何变换，以对所述目标线条进行手绘效果模拟；其中，所述几何变换包括旋转、扭曲、平移中的一种或多种；

模型生成模块，用于利用预设的深度学习生成模型根据所述素材草稿图及其对应的素材线稿图进行学习和训练，生成得到线稿转换模型，包括：将所述素材草稿图及其标注数据作为生成式对抗网络的生成器的输入，将所述对应的素材线稿图作为所述生成式对抗网络的判别器的真实数据，以对所述生成式对抗网络进行学习和训练，当所述生成式对抗网络中的生成器和判别器达到稳态时完成训练，生成得到线稿转换模型；具体包括：对所述素材草稿图进行绘制特征提取之后，将所述素材草稿图及其标注数据作为所述生成式对抗网络的生成器的输入，以使所述生成器根据所述绘制特征和所述标注数据进行学习并生成随机线稿图；其中，所述绘制特征包括绘制路径、线条绘制时间、线条绘制方向中的一种或多种；

将所述对应的素材线稿图作为所述生成式对抗网络的判别器的真实数据，将所述随机线稿图作为所述判别器的比较数据，以对所述生成式对抗网络进行学习和训练，当所述生成式对抗网络中的生成器和判别器达到稳态时完成训练，生成得到线稿转换模型；

线稿转换模块，用于将待处理草稿图输入至所述线稿转换模型生成得到与所述待处理草稿图相对应的线稿图。