超解像において、従来考慮されていなかった任意スケールの問題を解決した。学習時に任意のスケールファクタを獲得するMeta-SRを提案した。

モデルとスケールファクタを同時学習するMeta-SRにより、事前学習ありの超解像技術と同レベルの性能を実現した。提案手法では入力画像の不鮮明な部分を埋める補完を各スケールにて行うことができる。