لاستغلال أفضل للهيكل الأساسي للوجوه، والمعلومات الجماعية المستمدة من مجموعات بيانات الوجوه، والتقديرات الوسيطة الناتجة خلال عملية التكبير، نقدم هنا شبكة عصبية متعددة المراحل ذات تراكيب كاملة للتحويل التوافقي (Fully Convolutional) لتحسين دقة الصور الوجهية بمعامل 4×. نُطبّق بشكل ضمني خرائط انتباه مكونة حسب مكونات الوجه باستخدام شبكة تجزئة، مما يسمح لشبكتنا بالتركيز على الأنماط المتأصلة في الوجه. تتكون كل مرحلة من شبكتنا من طبقة أساسية، وهيكل أساسي مبني على التكرار (Residual Backbone)، وطبقات لتكبير مكاني. نُطبّق مراحل الشبكة بشكل متكرر لإعادة بناء صورة وسيطة، ثم نعيد استخدام نسخها المحولة من الفضاء إلى العمق (Space-to-Depth) لتعزيز جودة الصورة تدريجيًا. تُظهر تجاربنا أن طريقة تحسين دقة الصور الوجهية التي نقترحها تحقق نتائج كمية متفوقة ونتائج بصرية مرضية مقارنة بالأساليب الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي.