क्लासिकल upscaling (bilinear, bicubic interpolation) चिकने, धुंधले परिणाम देता है क्योंकि यह पड़ोसी pixels का औसत लेता है। AI super resolution मॉडल (ESRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR) यह अनुमान लगाना सीखते हैं कि कम-resolution इनपुट को देखते हुए उच्च-आवृत्ति विवरण (तीक्ष्ण किनारे, textures, सूक्ष्म पैटर्न) कैसा दिखना चाहिए। उन्हें उच्च-resolution छवियों और उनके downscale किए गए संस्करणों के जोड़ों पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो कम से उच्च resolution की मैपिंग सीखते हैं।
AI upscaling अनिवार्य रूप से ऐसे विवरण का आविष्कार करता है जो मूल छवि में नहीं है। एक धुंधले चेहरे को यथार्थवादी-दिखने वाली विशेषताएँ मिलती हैं जो वास्तविक व्यक्ति से मेल नहीं खा सकतीं। टेक्स्ट पठनीय हो जाता है लेकिन ग़लत अक्षर हो सकते हैं। यह कलात्मक सुधार के लिए ठीक है लेकिन फ़ॉरेंसिक अनुप्रयोगों (सुरक्षा फ़ुटेज, चिकित्सा इमेजिंग) के लिए समस्याग्रस्त है जहाँ आविष्कृत विवरण को वास्तविक साक्ष्य समझा जा सकता है। आउटपुट विश्वसनीय दिखता है लेकिन वफ़ादार नहीं है।
कई image generation workflows दो-चरणीय दृष्टिकोण का उपयोग करती हैं: कम resolution पर generate करें (तेज़, सस्ता) फिर super resolution मॉडल से upscale करें। Stable Diffusion का "hires fix" बिल्कुल यही करता है। बेस generation composition और content संभालता है; upscaler सूक्ष्म विवरण और तीक्ष्णता जोड़ता है। यह सीधे उच्च resolution पर generate करने की तुलना में अधिक कुशल है, विशेष रूप से उन मॉडलों के लिए जो प्रति pixel compute-intensive हैं।