Задача вычитания астрономических изображений возникает во многих приложениях, в частности, при поиске оптических транзиентов. Например, при поиске в больших полях области локализации оптических источников, сопровождающих гравитационно-волновые события LIGO/Virgo/KAGRA. В этом случае источник расположен в относительно близкой родительской галактике и обнаружить его другими методами не получается. Задача вычитания существенно осложняется, если два изображения, подлежащие процедуре вычитания: поисковое (с предполагаемым транзиентом) и референсное получены на разных телескопах. В этом случае обнаружение транзиента существенно осложняется ввиду большого числа артефактов, остающихся на вычтенном изображении. Для решения этой проблемы использована условна порождающая состязательная (cGAN) нейронная сеть, преобразующая фрагменты полнокадрового вычитаемого изображения (референсного) к соответствующим фрагментам поискового в соответствии с условием, формируемым на основе информации о точечных источниках, присутствующих на обоих снимках. На примерах кадров обзора Pan-STARRS и кадров полученных на телескопе АЗТ-22 обсерватории Майданак демонстрируется снижение числа артефактов вычитания c использованием данного метода. Метод может быть применен в любой задаче, где поиск оптических транзиентов осуществляется методом вычитания.