Presentamos un modelo basado en GAN que rota los rostros en retratos artísticos a diferentes ángulos. Construimos un conjunto de datos de retratos artísticos para entrenar nuestro modelo basado en GAN aplicando un modelo de rostro 3D a los retratos artísticos. También ideamos funciones de pérdida adecuadas para preservar los estilos en los retratos artísticos y para rotar los rostros en los retratos a ángulos adecuados. Estos enfoques nos permiten construir un modelo de rotación de rostros basado en GAN. Aplicamos este modelo a varios retratos artísticos, incluidos retratos realistas de pintura al óleo, retratos de acuarela, obras de arte de retratos conocidos y retratos de billetes, y producimos rostros rotados convincentes en los retratos artísticos. Finalmente, demostramos que nuestro modelo puede producir resultados mejorados en comparación con los modelos existentes mediante la evaluación de la similitud y los ángulos de los rostros rotados a través de esquemas de evaluación que incluyen la estimación de FID, la estimación de la proporción de reconocimiento, la estimación de la pose y el estudio de usuarios.