연구진은 텍스트-이미지 생성 모델의 미묘한 결함을 진단하기 위해 결함 위치, 유형, 이유, 중요도를 튜플로 구조화하는 Structured Defect Grounding (SDG) 방법을 제안했어요.
SDG-30K 데이터셋과 SDG-Eval 평가 프로토콜을 통해 4가지 최신 T2I 생성 모델의 결함 정보를 수집하고, Vision-Language Model (VLM)을 활용한 결함 감지 프레임워크를 구축했어요.
SDG는 기존 방식보다 결함 감지 성능을 향상시키고, 이미지 정렬 및 국소적인 이미지 개선을 지원하여 텍스트-이미지 생성 모델의 진단, 평가, 개선을 위한 통합 인터페이스로 활용될 수 있어요.