Layout-to-Image(L2I)는 2018년 11월 브리티시 컬럼비아 대학교 연구팀에 의해 제안되었으며, 관련 연구 결과는 논문 "I레이아웃에서 이미지 생성", CVPR 2019에 선정됨.

레이아웃-투-이미지(L2I)는 새로운 레이아웃 기반 이미지 생성 방법입니다. 경계 상자 + 객체 범주로 구성된 거친 공간 레이아웃이 주어지면, 모델은 이상적인 위치에 올바른 객체가 포함된 사실적인 이미지 세트를 생성할 수 있습니다. L2I는 각 객체의 표현을 결정론적 범주 정보와 불확실한 외관 정보로 분해합니다. 범주는 단어 임베딩을 사용하여 인코딩되고, 외관 정보는 정규 분포에서 샘플링된 저차원 잠재 벡터에 매핑됩니다. 그런 다음 객체 표현은 합성곱 LSTM을 통해 앙상블되어 전체 레이아웃의 통합 인코딩으로 수렴하고, 최종적으로 완전한 이미지로 디코딩됩니다.