ウェーブレット変換で得られる高解像かつ高周波のDeepな特徴を補足するNNベースの合成手法を提案したことが新規性。ウェーブレットの基底はコストパフォーマンスが高いHaarを利用。ウェーブレット変換の際の高周波サブバンドの特徴には局所的な詳細情報が保存される一方、低周波サブバンド特徴には最終的な品質に大きく影響する構造情報が多く含まれる。

従来の最高性能の手法と比較して、定量(PSNR/SSIM/LPIPS)・定性的に遜色のない結果を出しつつ、処理を2倍以上高速化可能であることを比較した。

バースト撮影での処理量の多さはユーザにもわかるくらいだったので、従来と比較して大幅な高速化が可能という事で、実用上の利点が大きい。