Pour améliorer une image sans en perdre la qualité, nous utilisons des réseaux de neurones convolutionnels profonds. On pourrait dire que c'est comme un cerveau, mais un cerveau d'ordinateur. Ces réseaux sont formés sur de grands ensembles de données d'images, ils apprennent donc les propriétés de base de toutes sortes d'images. Par exemple, si l'ordinateur voit une image à faible résolution d'un mur de briques, il saura à quoi ressemble la texture de la brique et complétera les détails du mur. De cette façon, l'image deviendra plus réaliste. Avant l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, quand on voulait agrandir la taille de l'image quoi nous semblait petite, il fallait reproduire les pixels 2 fois ou plus pour agrandir l'image - mais on se retrouvait quand même avec une image floue et tronquée.