연구진은 복합 수정 텍스트를 활용한 이미지 검색의 한계(개체 범위 부족, 텍스트-개체 불일치)를 해결하기 위해 M-FashionIQ, M-CIRR 두 가지 데이터셋을 구축했어요.
TEMA(Text-oriented Entity Mapping Architecture)는 복합 수정과 단순 수정을 모두 지원하는 최초의 CIR 프레임워크로, 이미지-개체 매핑을 통해 성능을 향상시켰어요.
실험 결과, TEMA는 기존 방식보다 정확도와 효율성 모두 뛰어나며, 관련 코드와 데이터셋은 GitHub에서 확인할 수 있어요.