SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network) là một mô hình học sâu được sử dụng để tăng cường độ phân giải của hình ảnh. Nó là tiền thân của ESRGAN và là một trong những mô hình đầu tiên sử dụng GAN cho tác vụ siêu phân giải. SRGAN hoạt động bằng cách huấn luyện một mạng tạo sinh (generator) để tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao từ hình ảnh có độ phân giải thấp, và một mạng phân biệt (discriminator) để phân biệt giữa hình ảnh thật và hình ảnh giả. Mạng tạo sinh cố gắng tạo ra hình ảnh giả càng giống hình ảnh thật càng tốt, trong khi mạng phân biệt cố gắng phân biệt giữa hình ảnh thật và hình ảnh giả. Mặc dù SRGAN là một bước đột phá trong lĩnh vực siêu phân giải, nhưng nó cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như tạo ra các chi tiết không mong muốn hoặc làm mờ hình ảnh. ESRGAN đã được phát triển để khắc phục những hạn chế này.