الترقية الفائقة للوجه (SR) هي فرع من مجال الترقية الفائقة يركز بشكل خاص على إعادة بناء صور الوجوه. التحدي الرئيسي في الترقية الفائقة للوجه هو استعادة الخصائص الوجهية الأساسية دون حدوث تشويه. نقترح طريقة جديدة للترقية الفائقة للوجه تولد صورًا واجهية بواقعية تصويرية بعامل تكبير 8 مرات مع الحفاظ الكامل على تفاصيل الوجه. لتحقيق هذا، نعتمد على طريقة التدريب التدريجي، والتي تسمح بالتدريب المستقر من خلال تقسيم الشبكة إلى خطوات متتالية، كل منها ينتج مخرجات بدقة أعلى تدريجيًا. كما نقترح أيضًا خسارة انتباه وجهية جديدة ونطبقها في كل خطوة لتركيز الاستعادة على الخصائص الوجهية بتفاصيل أكبر من خلال ضرب الاختلاف البكسل والقيم الخرطومية (Heatmap). أخيرًا، نقترح إصدارًا مضغوطًا من شبكة تنظيم الوجه المتقدمة (FAN) لاستخراج الخرطوميات العلامات المميزة (Landmark Heatmaps). باستخدام FAN المقترحة، يمكننا استخراج الخرطوميات المناسبة للترقية الفائقة للوجه وكذلك تقليل وقت التدريب الإجمالي. النتائج التجريبية تؤكد أن طريقتنا تتفوق على الأساليب المتقدمة الأخرى في كلاً من المقاييس النوعية والكمية، خاصة فيما يتعلق بالجودة الإدراكية.