低レベルタスクである画像復元において対照的学習（CL）パラダイムが十分に活用されていない主要な理由として以下の制約や問題点が挙げられます：
ネットワーク出力：高レベルタスクでは抽象的意味特徴量を出力するためサイズ変更が容易ですが、低レベルタスクでは入力と同じサイズまたはそれ以上のサイズで出力しなければなりません。
データ構造不足：大規模バッチサイズを使用した際に正確なポジティブ/ネガティブサンプル数を保持するデータ構造不足。
潜在特徴利用不足：エンコーダーから得られた中間特徴マップや潜在コード（latent code）を十分活用していない。
これらの問題点から、低レベルタスクでCLパラダイムを最大限活用するために追加データ構造利用・エンコーダー中間特徴マップ・適切事前課題採用等３つガイドライン提案されました。