열화 인지 프롬프트 (Degradation-aware prompts), 조건 (conditions), 그리고 잠재적 사전 정보 (latent priors)는 이미지 복원 (image restoration) 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있지만, 대개 단일 종단 지표인 '복원된 이미지가 더 높은 PSNR을 얻는가'에 의해서만 평가됩니다. 이는 의미론적 (semantics) 측면에서 취약한 테스트입니다. 조건 (condition)은 해석 가능한 열화 사전 정보 (degradation prior)가 되지 않으면서도, 용량을 추가하거나, 전역적 교정 편향 (global correction bias)으로 작용하거나, 데이터셋의 지름길 (shortcuts)을 활용함으로써 도움을 줄 수 있습니다.

우리는 설명 가능한 이미지 복원을 위한 양방향 열화 메모리 (bidirectional degradation memory)인 BiDeMem을 제안합니다. 복원 특징 (restoration features)과 입력 통계 (input statistics)로부터 구축된 쿼리 (query)는 메모리 슬롯 (memory slots)의 컴팩트한 top-k 서브셋을 검색합니다. 선택된 동일한 슬롯 식별자 (slot identity)는 추론 시점의 복원 경로와 학습 전용의 순방향 열화 설명 경로 (forward-degradation explanation path)를 모두 지원합니다.

본 연구는 통제된 다중 열화 (multi-degradation) NAFNet 설정에서의 검증 가능성 (verifiability)에 집중합니다. 새로운 대조군을 통해 교정 헤드 (correction head) 단독, 밀집 쿼리 사전 정보 (dense query prior), 그리고 정적 전역 사전 정보 (static global prior)로부터 얻는 이득을 분리하였습니다. 이러한 변형 모델들은 BiRank보다 각각 0.2588, 0.2586, 0.2839 dB 낮았습니다. 강력한 잔차 감독 (residual supervision)과 더 넓은 열화 헤드 (degradation head) 역시 전체 양방향 메모리 모델보다 낮은 성능을 보였습니다. 개입 프로브 (Intervention probes) 결과, BiRank는 복원 품질을 유지하면서도 잘못된 사전 정보 (wrong-prior) 및 고유 사전 정보 (native-prior)에 대한 민감도를 높이는 것으로 나타났으며, 이는 열화 메모리를 복원 모듈인 동시에 반증 가능한 설명 메커니즘 (falsifiable explanation mechanism)으로 정의합니다.