연구진은 인간 선호도를 반영한 이미지 편집을 위한 HP-Edit 프레임워크와 RealPref-50K 데이터셋을 제안했어요.
HP-Edit는 소량의 인간 선호도 데이터와 VLM을 활용하여 자동 평가 모델인 HP-Scorer를 개발하고, 이를 통해 대규모 선호도 데이터셋 구축 및 모델 후처리에 활용해요.
RealPref-Bench 벤치마크를 통해 실제 이미지 편집 성능을 평가하며, Qwen-Image-Edit-2509 모델의 성능을 크게 향상시켰어요.