연구진은 이미지 분할 모델 SAM의 저하 환경 성능 문제를 해결하기 위해 PGE-SAM 프레임워크를 제안했어요. PGE-SAM은 사용자 프롬프트와 기존 마스크 예측을 활용해 관심 영역에 맞춰 기능 복원 과정을 안내하고, 다중 스케일 기능 상호작용과 전경 복원 손실을 도입했어요. DM-Seg 벤치마크를 통해 PGE-SAM이 다양한 저하 수준에서 SOTA 성능을 달성했으며, 깨끗한 이미지에 대한 일반화 능력도 유지하는 것을 확인했어요.