私たちは、グレースケール画像の複数の色付けバージョンを自動的に生成する新しい手法を提案します。当手法は、色付き画像の低解像度版が与えられた場合、自動色付けタスクが比較的容易であるという観察に基づいています。まず、条件付きPixelCNNを用いて、与えられたグレースケール画像から低解像度の色付き画像を生成するように訓練します。次に、生成された低解像度の色付き画像と元のグレースケール画像を入力として用い、2つ目のCNNを用いて高解像度の色付け画像を生成するように訓練します。私たちは、「ビジュアル・チューリング・テスト」において人間評価者による判断を受け、「既存の手法よりも当手法がより多様で現実的な色付け結果を生み出す」ということを示しています。