レイアウト・トゥ・イメージ（L2I）は、2018年11月にブリティッシュコロンビア大学の研究チームによって提案され、関連する研究成果は論文「Iレイアウトからの画像生成」がCVPR2019に選出されました。

Layout-to-Image (L2I) は、レイアウトに基づく新しい画像生成手法です。大まかな空間レイアウト（バウンディングボックスとオブジェクトカテゴリ）を与えると、このモデルは、正しいオブジェクトを理想的な位置に配置した写実的な画像セットを生成します。L2I は、各オブジェクトの表現を、決定論的なカテゴリ情報と不確定な外観情報に分解します。カテゴリは単語埋め込みを用いて符号化され、外観は正規分布からサンプリングされた低次元潜在ベクトルにマッピングされます。その後、オブジェクト表現は畳み込み LSTM によってアンサンブルされ、レイアウト全体の統一的な符号化に収束し、最終的に完全な画像にデコードされます。