绘画的创作标准主要包含以下几个方面：

1. 数据优劣与多样性：保证输入数据的优劣高且种类丰富，涵各种绘画风格、艺术家作品、画笔和画布材质等，以便实小编可以学到多样化的艺术特征。

2. 深度学模型选择：选择合适的深度学模型，如卷积神经网络（CNN），以实现高效的图像特征提取和艺术风格的生成。

3. 图片预应对：对输入图片实标准化应对，涵缩放、旋转、翻转、归一化和增加噪音等以增进模型的泛化能力和适应真实世界环境。

4. 风格迁移技术：利用风格迁移算法将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，生成具有特定艺术风格的作品。

5. 创作指导与交互：允客户输入特定的创作指令或风格偏好，实小编依据这些信息生成合须要的绘画作品。

6. 艺术风格模仿：实小编通过学特定艺术家的作品，模仿其风格实创作，以实现个性化的艺术生成。

7. 模型训练与优化：不断对实小编实训练和优化以增进生成的艺术作品的逼真度和艺术价值。

8. 版权与伦理考量：确信绘画作品在版权和伦理方面合相关法律法规，尊重原创艺术家的权益。

9. 艺术作品的评估与反馈：建立评估机制，收集客户反馈不断改进绘画的品质和使用者体验。

10. 创作效率与成本控制：提升绘画的创作效率同时控制成本，使其在商业和艺术创作中具有更高的实用价值。