动态场景去模糊是一项具有挑战性的低层视觉任务，其空间变化的模糊效应通常由多种因素引起，例如相机抖动和物体运动。近期研究已取得显著进展。相较于参数独立方案[19]与参数共享方案[33]，本文提出了一种通用且高效的选择性参数共享机制，为约束去模糊网络结构提供了普适性原则。在每一尺度的子网络内部，我们设计了一种嵌套式跳跃连接结构，用于替代传统的堆叠卷积层或残差块，以增强非线性变换模块的表达能力。此外，我们构建了一个全新的大尺寸模糊/清晰图像对数据集，旨在提升重建质量。大量实验结果表明，本文提出的参数选择性共享机制、嵌套式跳跃连接结构以及新构建的数据集，均对实现动态场景去模糊任务的新性能上限起到了关键作用。