أظهرت النماذج التوليدية العميقة للرسوم البيانية وعودًا كبيرة في مجال تصميم الأدوية، لكنها حتى الآن لم تُستخدم إلا بشكل محدود خارج نطاق توليد الجزيئات ذات البنية الرسومية. في هذه الدراسة، نُقدِّم مثالًا تجريبيًا على المهمة الصعبة لاستخلاص شبكة الطرق من بيانات الصور. يمكن صياغة هذه المهمة على شكل توليد رسوم بيانية مشروطة بالصورة، حيث نطوّر نموذج "مُحول الرسوم التوليدية" (GGT)، وهو نموذج توليد عميقي متسلسل يعتمد على آليات الانتباه لتوفير التكيّف مع الصور، والتوليد المتكرر للرسوم البيانية. تم تقييم GGT في تطبيق استخلاص شبكة الطرق من بيانات التجزئة الدلالية، حيث نقدّم مجموعة بيانات "شبكة طوسة للطرق"، المستندة إلى بيانات حقيقية متاحة للجمهور. بالإضافة إلى ذلك، نقترح مقياسًا جديدًا يُسمى "مسافة ستريتموفر" (StreetMover)، وهو مقياس يستند إلى مسافة سينكهوورن لتقييم فعّال لجودة توليد شبكات الطرق. يتوفر الكود ومجموعة البيانات بشكل عام للجمهور.