연구진은 기존 트레이닝 프리 이미지 편집 방법의 단점을 보완하는 SAM-Flow 프레임워크를 제안했어요.
SAM-Flow는 scout 이미지와 토큰 기반 어텐션 맵을 활용해 편집 가능한 영역을 특정하고, 해당 영역 내에서만 업데이트를 진행하며 나머지 영역은 원본 이미지에 고정해요.
제안된 방법은 Stable Diffusion 3, FLUX 등 기존 플로우 매칭 기반 모델에 바로 적용 가능하며, 배경 보존 성능이 향상된 정확한 편집 결과를 보여줘요.