Reference-based Super-Resolutionでは，低解像度画像と参照画像の特徴を比較し，類似度が高い参照画像のパッチを転写し，出力画像を改善する．従来手法では類似度最大のパッチを転写するのみであるため，マッチそのものの妥当性について考慮しない．本論文では，転写にTransformerを導入することで，マッチに対して重みをつけて超解像する手法を提案している．

Reconstruction errorのみで最適化した場合，ベースラインのSRNTTに対してPSNRが平均的に1.[dB]ほど改善．ユーザ試験ではRCAN，RSRGAN，CrossNet，SRNTTと比較し，任意の手法に対して90%以上の被験者がTTSRの方が好ましいと回答した．また，CSFIの導入によって精度向上も確認した．