نقدم نموذج LR-GAN: وهو نموذج توليد صور معادٍ يأخذ بنية المشهد والسياق بعين الاعتبار. على عكس الشبكات المولدّة المعادية السابقة (GANs)، يتعلم النموذج المقترح توليد خلفية الصورة وصوَر المقدمة بشكل منفصل وتكراري، ويقوم بدمج صور المقدمة على الخلفية بطريقة ذات صلة بالسياق لإنتاج صورة طبيعية كاملة. لكل مقدمة، يتعلم النموذج توليد مظهرها وشكلها وموقعها. النموذج بأكمله غير مشرف عليه، ويتم تدريبه بطريقة شاملة من البداية إلى النهاية باستخدام طرق التدرج الهابط (Gradient Descent). تُظهر التجارب أن LR-GAN يمكنه إنتاج صور أكثر طبيعية وأكثر قابلية للتعرف البشري من DCGAN.