超解像生成対抗ネットワーク（Super-Resolution Generative Adversarial Network: SRGAN）は、単一画像の超解像処理中に現実的なテクスチャを生成する革新的な研究である。しかし、幻覚的な詳細はしばしば不快なアーティファクトを伴う。視覚的品質をさらに向上させるために、SRGANの3つの主要な構成要素——ネットワークアーキテクチャ、敵対的損失関数、および知覚的損失関数——について徹底的に研究し、それぞれを改善して強化型SRGAN（Enhanced SRGAN: ESRGAN）を開発した。特に、バッチ正規化なしの残差イン残差密集ブロック（Residual-in-Residual Dense Block: RRDB）を基本的なネットワーク構築ユニットとして導入した。また、相対論的GANのアイデアを取り入れて、識別器が絶対値ではなく相対的な真偽性を予測するように改良した。最後に、活性化前の特徴を使用することで明るさの一貫性とテクスチャの再現性に対するより強い監督を提供できるよう、知覚的損失関数を改善した。これらの改善により、提案されたESRGANはSRGANよりも現実的で自然なテクスチャを持つ一貫して優れた視覚的品質を達成し、PIRM2018-SRチャレンジで第1位を獲得した。コードはhttps://github.com/xinntao/ESRGAN で公開されている。