该研究提出了一种名为GRIDS的新的图像恢复方法，通过评估图像劣化之间的关系，将恢复任务分为最佳分组，提高恢复效果和效率。实验结果显示，GRIDS在单任务和混合训练基线模型上都有显著改进。此外，GRIDS还具有自适应模型选择机制，可以根据输入的劣化情况自动选择适当的分组训练模型。该方法还可以预测模型的泛化能力，为从业人员提供洞察力。