要進一步提高IWN模型從單次投影映射中將受損的水印圖像完全恢復到原始狀態的能力，可以考慮以下幾個方向：
增強模型的結構設計：可以探索更深層次的神經網絡架構，增加更多的編碼器和解碼器層，以便更好地捕捉圖像的特徵和水印信息。這樣的設計可以提高模型的表達能力，從而在單次映射中更有效地恢復受損的水印。
引入自適應學習策略：通過動態調整損失函數的權重，模型可以在訓練過程中自動學習不同損失項的重要性，這樣可以更好地平衡重建損失、穩定性損失和水印損失，從而提高恢復能力。
使用多次投影映射的集成方法：雖然目標是單次映射，但可以考慮在訓練階段使用多次映射的集成策略，這樣模型可以學習到如何在多次映射中逐步恢復水印，最終達到在單次映射中也能有效恢復的效果。
強化數據增強技術：在訓練過程中引入更多的數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉和顏色變換等，可以使模型在面對不同類型的攻擊時更具魯棒性，從而提高恢復的準確性。