이 논문에서는 사전 훈련된 모델의 특징을 활용하여 이미지 복원 네트워크의 성능을 향상시키는 방법을 제안합니다. 이를 위해 먼저 사전 훈련된 모델에서 추출된 특징을 이용하여 복원 네트워크의 초기 결과물을 개선하는 경량화된 모듈인 Pre-Train-Guided Refinement Module (PTG-RM)을 도입합니다. PTG-RM은 PTG-SVE와 PTG-CSA 메커니즘을 활용하여 최적의 작동 범위와 주의 전략을 공식화합니다. 이를 통해 사전 훈련된 특징에 의해 이끌리는 최적의 작동 범위와 주의 전략을 결정합니다. 이러한 접근 방식은 다양한 작업, 데이터셋 및 네트워크에서 우수한 성능을 보여주며, 이미 존재하는 상한선을 뛰어넘는 능력을 갖추고 있습니다.