Trotz der jüngsten Fortschritte bei der Verbesserung der Wirksamkeit der Bildunschärfung beschränkt die begrenzte Dekodierungsfähigkeit die obere Grenze der derzeit besten (SOTA) Methoden. In dieser Arbeit präsentieren wir eine bahnbrechende Arbeit, den adaptiven Patch-Exit-reversiblen Dekoder (AdaRevD), um die unzureichende Dekodierungsfähigkeit dieser Ansätze zu untersuchen. Durch die Übernahme der Gewichte eines gut trainierten Encoders refaktorisieren wir einen reversiblen Dekoder, der die Einzel-Dekodierer-Training auf ein Mehr-Dekodierer-Training erweitert, ohne dabei den GPU-Speicher zu belasten. Gleichzeitig zeigen wir, dass unsere reversible Struktur schrittweise die hochwertige Degradationsstufe und die niedrigwertige Unschärfemuster (Residuum des unscharfen Bildes und seines scharfen Gegenstücks) aus einer kompakten Degradationsrepräsentation entkoppelt. Darüber hinaus führen wir aufgrund räumlich variabler Bewegungsunschärfekerne ein Klassifikationsmodell ein, das die Degradationsstufe einzelner Bildpatches lernt, wodurch diese an verschiedenen Teil-Dekodierern exiten können, um die Geschwindigkeit zu erhöhen. Experimente belegen, dass unser AdaRevD die Grenzen der Bildunschärfung erweitert, beispielsweise erreicht man eine PSNR von 34,60 dB auf dem GoPro-Datensatz.