著者が深層生成モデルに焦点を当てた理由は、これらのモデルが盲目的かつ確率論的な超解像度アルゴリズムとして成功していることからです。本研究では、画像ダウンスケーリングアルゴリズムを評価する際に必要な高解像度空間での歪み測定を実現するため、最近成功した深層生成モデルへの依存が不可欠でした。特にSRFlowモデルはその逆関数性質から条件付き分布Qを明示的に学習し、HR出力イメージごとLR入力イメージから再構築します。これら深層生成モデルは多対一マッピング問題や情報損失問題へ柔軟かつ効果的な対応策として活用されました。