En los últimos años, los enfoques de aprendizaje profundo han logrado resultados notables en el campo de la Super-Resolución de Imágenes Únicas (SISR). Para lograr un rendimiento mejorado, la mayoría de los métodos existentes se centran en construir redes más complejas que requieren recursos computacionales extensos, lo que dificulta significativamente el avance y la aplicación en el mundo real de técnicas de super-resolución.