본 논문은 다양한 종류와 수준의 이미지 손상을 단일 모델로 복원하는 all-in-one 이미지 복원 문제를 다룹니다. 기존 방법들의 한계인 서로 다른 손상 유형 간의 상충되는 기울기 업데이트 문제를 해결하기 위해, 손상 유형을 인식하는 특징 섭동(Degradation-aware Feature Perturbations, DFP)을 도입한 DFPIR 모델을 제안합니다. DFP는 채널별 섭동과 어텐션 기반 섭동으로 구성되며, 손상 유형에 따라 고차원 공간의 채널을 재배열하거나 어텐션 공간에서 선택적 마스킹을 수행합니다. 이를 위해 인코더-디코더 구조의 인코딩과 디코딩 단계 사이에 손상 유도 섭동 블록(Degradation-Guided Perturbation Block, DGPB)을 배치합니다. 실험 결과, DFPIR은 이미지 잡음 제거, 탈헤이징, 탈레인, 모션 흐림 제거, 저조도 이미지 향상 등 여러 all-in-one 이미지 복원 작업에서 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다.
