일부 다른 구현 에서 , 제 1 CNN ( 302 ) 은 하나 이상 의 리지 듀얼 신경망 계층 및 하나 이상 의 컨 벌 루 션 신경망 계층 을 포함 할 수 있 다 . 하나 이상 의 리지 듀얼 신경망 계층 은 특징 맵 을 형성 하 기 위해 현재 버전 의 특징 을 추출 하 고 , 구현 시 에 중첩 되 지 않 는 공간 적 으로 인접 한 특징 블록 들 ( 318 ) 로 특징 맵 을 분할 한다 . 그 다음 , 하나 이상 의 컨 벌 루 션 신경망 계층 은 ( 즉 , 특징 블록 ( 318 ) 각각 에 대한 각각 의 픽셀 값 및 / 또는 컬러 값 을 생성 함 으로써 ) 이 들 블록 들 을 병렬 로 제공 하 여 제 1 출력 이미지 ( 308 ) 를 형성 한다 . 이러 한 블록 들 을 제공 하 는 데 사용 될 수 있 는 예시 적 인 CNN 은 특징 맵 블록 들 이 공급 될 수 있 는 샬 로우 픽셀 CNN ( shallow PixelCNN ) 이 다 . 상기 샬 로우 픽셀 CNN 은 더 적 은 수 의 계층 ( 예 를 들 어 , 5 개 미만 ) 을 갖 는 표준 픽셀 CNN 이 며 , 이 는 더 심층 한 신경망 에 비해 더 빠른 샘플링 을 초래 할 수 있 다 .