El Thangka es un importante patrimonio cultural inmaterial del Tíbet. Debido a la complejidad y al carácter que consume mucho tiempo de la técnica de pintura Thangka, esta técnica actualmente se enfrenta al riesgo de perderse. Es importante preservar el arte del Thangka a través de métodos de pintura digital. El coloreado automático de bocetos basado en aprendizaje automático es uno de los pasos vitales para la pintura digital de Thangka. Sin embargo, los métodos existentes de coloreado de bocetos basados en aprendizaje enfrentan dos desafíos al resolver el problema de colorear Thangka: (1) los colores extremadamente ricos del Thangka hacen que sea difícil colorear con precisión con algoritmos existentes, y (2) la densidad de líneas del Thangka plantea desafíos extremos para que los algoritmos definan qué información semántica implican las líneas. Para resolver estos problemas, proponemos un método de coloreado de bocetos Thangka basado en la fusión de color normalizada de instancia adaptativa de múltiples niveles (MACF) y la atención de conexión de salto (SCA). El método propuesto consta de dos partes: (1) una fusión de color normalizada de instancia adaptativa de múltiples niveles (MACF) para fusionar el boceto y la característica de color; y (2) un mecanismo de atención de conexión de salto (SCA) para distinguir la información semántica implicada por las líneas del boceto. Los experimentos sobre el coloreado de bocetos Thangka muestran que nuestro método funciona bien en dos conjuntos de datos pequeños: el conjunto de datos Danbooru 2019 y el conjunto de datos Thangka. Nuestro enfoque puede generar Thangka exquisitos.