연구진은 그림자, 반사 등 객체의 주변 효과와 부정확한 마스크 문제를 해결하기 위해 OSOR(One-Step Object Removal)을 개발했어요.
OSOR은 객체 제거 시 효율성과 효과 인식, 마스크 강건성을 동시에 달성하며, 기존 다단계 디퓨전 모델보다 4배에서 30배 빠른 속도를 보여요.
연구진은 SAVP(Semantic-anchored Verification Pipeline)를 활용해 28만 개의 검증된 제거 페어 데이터셋 CORNE를 구축하고, AnimeEraseBench와 TextEraseBench를 추가로 평가했어요.