Minor thesisTác giả: Nguyễn, Viết Thành Đạt; Người hướng dẫn: PGS. TS. Phạm, Văn Cường (2021)
Đồ án sẽ đề xuất một mô hình sinh đối nghịch mới, được gọi là QC-StyleGAN2, giải quyết bài toán khi đầu vào là hình ảnh chất lượng thấp như ảnh có độ phân giải thấp, mờ, nhiễu hay có định dạng JPEG.
QC-StyleGAN2 được phát triển dựa trên StyleGAN2 - một mô hình sinh đối nghịch (GAN) được thiết kế đặc thù để sinh ảnh chất lượng cao và độ phân giải lớn. Tuy nhiên, khác với StyleGAN2, QC-StyleGAN2 có thể tùy biến đầu vào để thu được ảnh sắc nét hoặc kém chất lượng. Đồ án cũng trình bày ứng dụng của QC-StyleGAN2 trong việc tái tạo lại ảnh chất lượng cao từ ảnh chất lượng thấp đầu vào, sử dụng một phép chiếu để tìm mã hóa tương ứng của ảnh đầu vào và tùy biến lại chất lượng ảnh. 
