제안된 ESTN 모델의 성능 향상은 여러 요인에 기인합니다. 먼저, ESTN은 국부-전역 특징 교대 집계를 통해 국부적인 공간 정보와 전역적인 채널 정보를 효과적으로 결합하여 네트워크의 비선형 매핑 능력을 향상시킵니다. 이는 이미지 초해상도 재구성에서 더 정확하고 선명한 결과물을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 또한, 다중 스케일 윈도우 어텐션 메커니즘을 도입하여 더 유연한 공간적 장거리 특징 종속성을 구축하고, 고정된 윈도우 크기의 한계를 극복합니다. 또한, 저 파라미터 잔여 채널 어텐션 모듈을 설계하여 전통적인 피드포워드 네트워크의 채널 중복 문제를 해결합니다. 이러한 요소들이 결합되어 ESTN 모델의 우수한 성능을 실현하게 됩니다.