نقترح طريقة شاملة لإعادة بناء الصور لتمثيل صور مفصلة بالكامل من مجال الحواف النادرة الثنائية والألوان المسطحة. مستوحاة من إجراءات الرسم، تتكون إطارنا العمل، الذي يعتمد على شبكة التوليد المعادية (Generative Adversarial Network)، من ثلاث مراحل: مرحلة التقليد تهدف إلى تهيئة الشبكات، ثم مرحلة التوليد لإعادة بناء الصور الأولية. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام مرحلة التحسين لضبط الصور الأولية وتحويلها إلى النواتج النهائية التي تحتوي على تفاصيل. يتيح هذا الإطار لموديلنا إنتاج كميات كبيرة من التفاصيل ذات التردد العالي من المعلومات الإدخالية النادرة. كما نستكشف عيوب فصل الفضاء الكامن للأسلوب ضمن الصور بشكل ضمني، ونبين أن المجال اللوني الصريح في موديلنا يؤدي بشكل أفضل فيما يتعلق بالتحكم والتفسير. في تجاربنا، حققنا نتائج بارزة في إعادة بناء صور واقعية وترجمة المسودات اليدوية إلى رسومات راضية. بالإضافة إلى ذلك، ضمن مجال ترجمة الحواف إلى صور، يتفوق موديلنا PI-REC على الأساليب الرائدة الحالية في تقييمات الواقعية والدقة، سواءً بشكل كمي أو نوعي.