图像超分辨率增强是一种通过深度学习技术从低分辨率输入图像生成高分辨率图像的技术。在训练过程中，需要准备一个用于训练和测试的图像数据集，例如DIV2K数据集。数据预处理包括将图像转换为合适的格式，调整图像大小，并将其分为训练集和测试集。深度学习模型可以采用常见的模型如SRCNN。

在实现图像超分辨率增强的过程中，插值模型可以在不引入伪影的情况下对任何可行的α产生有意义的结果。还可以探索一些替代的方法来平衡以PSNR为导向和基于GAN的方法的效果，例如直接对图像输出进行插值（像素到像素）而不是网络插值。然而，这样的方法无法在噪声和模糊之间实现良好的权衡，即插值图像要么太模糊，要么带有噪声。

深度学习方法在图像超分辨率增强任务中表现出色，并取得了显著的成果。例如，SRGAN等模型可以在训练过程中通过最小化感知损失和对抗损失来提高生成图像的质量。

需要注意的是，实现图像超分辨率增强的过程中需要调整和优化模型参数，例如学习率、批量大小、训练迭代次数等。此外，深度学习方法需要大量的计算资源和训练时间，因此在实际应用中需要进行权衡和选择。