Нейросети — существуют ли GAN-модели, которые вместо пикселей оперируют векторными примитивами?

Как я понял, одной и проблем масштабирования генеративно-состязательных моделей нейросетей для создания изображений является тот факт, что при увеличении разрешения сильно увеличивается и количество нейронов, нужных для генерации, из-за чего увеличиваются и требования к используемому железу.

Вопрос в том, есть ли модели, в которых используется векторная графика, чтобы нивелировать эту проблему? Понятно, что часть средств в таком случае будет съедаться уже растеризатором, но, по идее, затраты будут несравнимо меньше, чем при обучении модели с большим разрешением.

GAN, или генеративно-состязательная нейросеть (ещё встречается название «порождающие состязательные сети»), это система обучения из двух соперничающих нейросетей, первая пытается создать контент, вторая пытается его отбраковать, максимально сильно обращая своё внимание к артефактам генерации первой нейросети. Первая нейросеть в этой системе называется Генеративной моделью (G), а бракующая называется Дискриминативной моделью (D).