연구진은 텍스트-이미지 확산 모델의 감정 표현 능력을 향상시키는 EPIG라는 새로운 방법을 제안했어요.
EPIG는 심리학적으로 검증된 감정 표현(valence-arousal)과 역할 기반 프롬프트 보강을 활용하여 이미지 생성 모델을 수정하거나 재훈련하지 않고도 프롬프트 수준에서 감정을 강화해요.
실험 결과, EPIG는 기존 방식 대비 평균 arousal 오류를 14% 줄였으며, valence 일관성과 의미론적 일관성을 유지하며 통계적으로 유의미한 개선을 보였어요.