نقدّم طريقة جديدة لتصنيع صور عالية الدقة وواقعية بصريًا من خرائط التسمية الدلالية باستخدام الشبكات العصبية التوليدية المتنافسة المشروطة (الشبكات العصبية التوليدية المتنافسة المشروطة). وقد ساهمت الشبكات العصبية التوليدية المتنافسة المشروطة في تطبيقات متنوعة، لكن النتائج غالبًا ما تكون محدودة بالدقة المنخفضة، وتبقي بعيدة عن الواقعية. في هذا العمل، نُنتج نتائج بحجم 2048×1024 ذات مظهر بصري جذاب، باستخدام خسارة تنافسية جديدة، بالإضافة إلى معمارية مُحدّثة للمرشح (generator) والمنافِذ (discriminator) على عدة مقاييس. علاوةً على ذلك، نوسع إطارنا لدعم التلاعب البصري التفاعلي من خلال ميزتين إضافيتين. أولًا، نُدمج معلومات تقسيم الكائنات حسب المثيل، مما يمكّن من إجراء عمليات تلاعب بالكائنات مثل حذف أو إضافة كائنات، أو تغيير فئة الكائن. ثانيًا، نقترح طريقة تُنتج نتائج متنوعة من نفس المدخل، مما يسمح للمستخدم بتعديل مظهر الكائنات بشكل تفاعلي. أظهرت دراسات رأي البشر أن طريقة العمل هذه تتفوّق بشكل ملحوظ على الطرق الحالية، مما يُسهم في تحسين جودة ودقة تصنيع وتحرير الصور العميقة.