GAN(敵対的生成ネットワーク)と呼ばれるアルゴリズムを使用して人物の写真からアニメキャラクターを作成する方法がTokyo Deep Learning Workshop 2018で解説されており、その動画がYouTubeにアップロードされています。

GANは2つのニューラルネットワークを組み合わせ、競い合わせることで特定のデータを生成する精度を上げる仕組みです。GANを発案したイアン・グッドフェローさんはGANを偽札を作ろうとする偽造者と偽札を見分けようとする警察の攻防に例えて説明しています。つまり、片方のニューラルネットワークが本物そっくりな偽札データを作成して「警察」をだまそうとし、「警察」側のニューラルネットワークは入力されたデータの中から偽札データを見つけだそうとします。

この仕組みを利用することで本物そっくりなデータを生成する「偽造者」ニューラルネットワークが手に入ります。この「偽造者」ニューラルネットワークが生成した本物そっくりのデータを利用することで、ニューラルネットワークをトレーニングするのに必要なもともとの教師データの数を減らすことができます。

このGANが使用されている事例としては、人工知能(AI)にキャラクターを自動生成させる「MakeGirls.moe」や、線画のイラストに自動で着色する「PaintsChainer」などが存在しており、各サービスがどのようなものになっているのかは以下の記事を読むとわかりやすいです。
https://www.youtube.com/watch?v=UDT_2lHv8o8

https://gigazine.net/news/20180622-create-anime-characters-with-gan/