यह शोधपत्र इस बात पर प्रकाश डालता है कि सिंगल इमेज सुपर-रेज़ोल्यूशन (SISR) के क्षेत्र में गहन शिक्षण में हुई प्रगति के बावजूद, मौजूदा शोध केवल प्रदर्शन संवर्धन पर केंद्रित रहा है और मॉड्यूल्स की स्थानांतरणीयता के परिमाणीकरण की उपेक्षा करता रहा है। हम "सार्वभौमिकता" की अवधारणा और उसकी परिभाषा प्रस्तुत करते हैं, और "सामान्यीकरण" की मौजूदा अवधारणा को मॉड्यूल्स की स्थानांतरणीयता तक विस्तारित करते हैं। हम "सार्वभौमिकता मूल्यांकन समीकरण (UAE)" भी प्रस्तावित करते हैं, जो एक ऐसा मीट्रिक है जो मॉड्यूल्स की स्थानांतरणीयता का परिमाणीकरण करता है। UAE के परिणामों के आधार पर, हम दो अनुकूलित मॉड्यूल डिज़ाइन करते हैं: साइकिल रेसिडुअल ब्लॉक (CRB) और डेप्थ-स्पेसिफिक साइकिल रेसिडुअल ब्लॉक (DCRB)। प्राकृतिक दृश्य बेंचमार्क, रिमोट सेंसिंग डेटासेट और अन्य निम्न-स्तरीय कार्यों पर किए गए प्रयोगों से पता चलता है कि प्रस्तावित प्लग-एंड-प्ले मॉड्यूल वाला नेटवर्क कई अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे PSNR में 0.83 dB तक सुधार या 71.3% पैरामीटर कमी प्राप्त होती है। विभिन्न आधार मॉड्यूलों पर समान अनुकूलन दृष्टिकोण लागू करके, हम प्लग-एंड-प्ले मॉड्यूल डिजाइन के लिए एक नया प्रतिमान प्रस्तावित करते हैं।
