要進一步提升MixNet在複雜退化模式下的修復效果，可以考慮以下幾個方向：
增強數據集：擴展訓練數據集，包含更多具有複雜退化模式的圖像，例如不同光照條件、運動模糊或噪聲類型的圖像。這樣可以提高模型的泛化能力，使其能夠更好地處理未見過的退化情況。
多任務學習：將MixNet擴展為多任務學習框架，讓模型同時學習多種修復任務（如去噪、去模糊和增強對比度）。這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高在複雜退化模式下的修復效果。
自適應特徵選擇：引入自適應特徵選擇機制，根據輸入圖像的特徵自動調整MixNet的結構或參數，以便更好地適應不同的退化模式。
強化學習：利用強化學習技術，讓模型在修復過程中不斷調整其策略，以獲得更好的修復結果。這可以通過設計一個獎勵機制來實現，鼓勵模型生成更高質量的修復圖像。
集成學習：將MixNet與其他先進的修復模型進行集成，通過集成不同模型的優勢來提高整體性能。這可以通過加權平均或堆疊的方式來實現。