Real-ESRGAN toma una imagen pequeña, borrosa o comprimida y genera una versión más grande y limpia. Se entrenó con daños sintéticos que imitan la degradación real, como el desenfoque, el ruido y los artefactos de compresión, así que maneja mejor los originales de mala calidad que los ampliadores antiguos, que daban por hecho que las imágenes estaban limpias. Los resultados suelen verse naturales, con bordes y texturas más nítidos, aunque el modelo añade detalle verosímil en lugar de recuperar lo que realmente había.
El proyecto ofrece varios modelos, entre ellos uno para fotos generales y otro para anime e ilustraciones, además de herramientas para vídeo que procesan fotograma a fotograma. Hay versiones portátiles para Windows, macOS y Linux que usan Vulkan, así que no hace falta una instalación complicada ni una GPU de Nvidia, y el código en Python permite a los desarrolladores integrarlo. A menudo se combina con GFPGAN para restaurar rostros. Muchas herramientas y apps comerciales de ampliación usan Real-ESRGAN o modelos derivados de él.
El código y los modelos son gratuitos bajo una licencia de código abierto. Las imágenes grandes y los vídeos largos necesitan tiempo y una GPU decente, y algunos resultados pueden verse plásticos o inventar detalles, sobre todo en rostros y texto. Topaz Photo AI y Topaz Video AI son productos de pago más pulidos, y Upscayl es una app de escritorio gratuita basada en estos modelos. Real-ESRGAN encaja con quienes se manejan con herramientas de línea de comandos y quieren una opción gratuita.