近年、画像のぼかし除去（image deblurring）の効果性は著しく向上しているが、依然として限られた復号能力が最先端（SOTA）手法の性能上限を制約している。本論文では、この不十分な復号能力に着目し、画期的な手法である「適応的パッチ退出可逆復号器（Adaptive Patch Exiting Reversible Decoder, AdaRevD）」を提案する。訓練済みのエンコーダの重みを継承することで、単一の復号器学習を多復号器学習へスケールアップしつつ、GPUメモリ消費を抑えることができる可逆復号器を再設計した。さらに、本手法の可逆構造が、コンパクトな劣化表現から高レベルの劣化度と低レベルのぼかしパターン（ぼけ画像とそのシャープな対応画像の残差）を段階的に分離することを示した。また、空間的に変化する運動ぼかしカーネルの特性により、異なるぼけ領域では復号の難易度が異なり得る。これを踏まえ、画像パッチの劣化度を学習する分類器を導入し、各パッチが異なるサブ復号器から退出するように設計することで、処理速度の向上を実現した。実験の結果、AdaRevDは画像ぼかし除去の限界を押し広げ、GoProデータセットにおいてPSNR 34.60 dBを達成した。