ブラインド超解像のモデル化を行い、ぼかしカーネルを推定するK-Netと、推定されたカーネルで画像変換を行うX-Netで構成されるKXNetを提案した。出力された画像とカーネルを次の入力として、反復的な適用が可能。

複数の合成データセットを使用し、PSNRとSSIMで定量的な評価を行い、全ての項目で従来手法を上回る結果。また、推論時間の評価と、現実世界の画像のデータセットによる定性的な評価でも、従来手法を上回る結果。

ぼかしカーネルを推定するアプローチと、生成品質の高さで通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/jiahong-fu/KXNet )が公開されている。