Se propone en este documento un modelo basado en aprendizaje profundo para generar bocetos de retratos basados en líneas a partir de fotos de retratos. El problema de desalineación se aborda mediante la introducción de un nuevo término de pérdida, diseñado para tolerar desalineaciones entre los bocetos de la Verdad Absoluta y los bocetos generados. Las estrategias de dibujo de los artistas se imitan dividiendo el retrato en regiones de rostro y cabello, con modelos separados entrenados para cada región, y los resultados combinados posteriormente. Nuestras contribuciones incluyen la resolución de la desalineación entre fotos y bocetos creados por artistas, y resultados de bocetos de alta calidad a través del entrenamiento de modelos basados en regiones. Los resultados experimentales muestran la efectividad de nuestro enfoque en la generación de bocetos de retratos convincentes, con comparaciones tanto cuantitativas como visuales con técnicas de Estado del Arte. Las comparaciones cuantitativas demuestran que nuestro método preserva la identidad de las fotos de retratos de entrada, aplicando el estilo del boceto de la Verdad Absoluta.