Trong bối cảnh ứng dụng ngày càng đa dạng của công nghệ xử lý hình ảnh, việc nâng cao chất lượng hình ảnh là một yêu cầu quan trọng. Đề tài này tập trung nghiên cứu và phát triển mô hình tăng độ phân giải (upscaling) dựa trên Swin Transformer - một kiến trúc tiên tiến trong lĩnh vực học máy sâu. Mục tiêu của đề tài là xây dựng hệ thống có khả năng cung cấp chất lượng hình ảnh cao, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất tính toán. Phương pháp nghiên cứu bao gồm cả lý thuyết và thực nghiệm để đánh giá độ chính xác và tốc độ xử lý của mô hình. Đề tài dự kiến đóng góp đáng kể vào lĩnh vực học máy sâu thông qua việc sử dụng Swin Transformer trong xử lý ảnh.