Алгоритм улучшения фотографий можно представить как навигатор, который шаг за шагом ведёт размытое изображение к чёткости. Он удаляет шум — случайные искажения сигнала и дефекты, перемещаясь от пикселя к пикселю по своеобразной «карте», заложенной при обучении. Но если снимок сделан в незнакомых условиях — например, с непривычным типом размытия, — эта карта перестаёт соответствовать реальности. Навигатор совершает неверные повороты, и вместо очищенного кадра мы получаем яркостную — то есть связанную с распределением яркости кашу.

Решение было найдено по аналогии с корректировкой маршрута. Вместо того чтобы перерисовывать всю «карту», учёные предоставили навигатору три-четыре эталонных снимка — своего рода опорные точки. Алгоритм скорректировал направление своих шагов, и качество восстановления вернулось к норме даже при минимальном количестве примеров. Такой подход экономит вычислительные ресурсы и избавляет от необходимости переучивать систему с нуля.