연구진은 MVTec 데이터셋에서 완벽한 성능을 보이는 기존 이상 감지 방법론의 한계를 지적하며, 실제 환경 변수를 고려한 새로운 방법론을 제시했어요. 새로운 방법론은 객체 분리 시각적 프롬프팅 파이프라인, 학생-교사 모델의 교사 동결 해제, 확산 기반 합성 이미지 데이터 증강 전략 3가지 핵심 요소로 구성돼요. 연구 결과, 제안하는 방법론은 MMR 모델을 기반으로 AeBAD 데이터셋에서 기존 최고 성능보다 3.5%p 향상된 성능을 달성했어요.