在论文《PI-REC: Progressive Image Reconstruction Network With Edge and Color Domain》中，研究人员提出一种通用的图像重建方法以展示完全取自二进制稀疏边缘和平颜色域的细节图像。受绘画过程的启发，研究人员构建基于生成对抗网络的框架，包含三个阶段：旨在构建初始化网络的模仿阶段、用以重构初始图像的生成阶段以及微调初始图像最终生成细节图像的细分阶段。研究人员利用该框架使模型生成大量取自稀疏输入信息的高频细节。研究人员还探讨了从图像中隐式抽离样式潜在空间的缺陷，表明模型中明确的颜色域在可控制性和可解释性方面表现更好。在实验中，研究人员在重建真实图像以及将手绘稿转化为令人满意的图画两方面取得突出结果。此外，在边缘-图像的转化过程中，研究人员构建的模型PI-REC成为目前定量和定性评估真实性和准确性的最佳方法。