Штучний інтелект, який попиксельно відновлює навіть саме стислий зображення, може наблизити його якість до оригіналу. Команда показала два алгоритму генерації фотографій. Перший називається SR3 ( Super-Resolution via Repeated Refinements). Він передбачає збільшення дозволу зображення за допомогою повторного уточнення. Нейросеть добудовує відсутні частини картинки з гауссовского шуму . Навчання даної системи побудовано на методах спотворення зображення і подальшому зворотному процесі.
Другий підхід називається CDM ( модель умовно-класової дифузії). Для її навчання фахівці використовували мільйони зображень з високою роздільною здатністю з бази даних ImageNet. Дана проводить поліпшення зображення каскадно - в кілька етапів. Вихідний файл розміром 32х32 пікселя поліпшується до 64x64, а потім до 256x256 (x8). Оригінал розміром 64x64 обробляється за схожою схемою до 256x256 і 1024x1024 пікселів (16x). Як запевняють розробники, їх нова технологія перевершує за якістю відновлення зображень такі сучасні методи ІІ-масштабування, як BigGAN-deep і VQ-VAE-2.
