연구진은 관찰되지 않은 조건에서도 조건부 생성 모델의 품질을 평가하는 방법을 제시했어요. 새로운 방법은 현실 데이터와 호환성을 측정하는 '글로벌 리얼리즘'과 요청된 속성에 얼마나 충실한지 측정하는 '속성별 충실성'을 결합해요. 이 방법은 생물학적 이미징과 시각 벤치마크에서 실제 구조를 더 잘 보존하고 예측 성능을 향상시키는 데 기여하며, 생성 중 조기 중단을 가능하게 해요.