연구진이 시각적 프로그램 합성 프레임워크를 제안하여 검사 이미지를 회로 기하학을 설명하는 DSL 코드로 변환합니다. 이 프레임워크는 정확한 파라미터 조작을 통해 훈련 데이터를 생성할 수 있습니다.
VLM이 합성 데이터만으로 훈련되어 실제 SEM 이미지 처리 시 격차가 발생하는데, 입력 이진화 전략으로 SEM 특유의 텍스처와 노이즈를 제거하여 기하학적 구조에 집중하도록 합니다.
MIIC 데이터셋에서 이진화된 입력은 평균 Dice 계수를 0.4393에서 0.5256으로 향상시켜 간단한 텍스처 추상화가 시뮬레이션-실제 격차를 크게 완화한다는 것을 보여줍니다.