연구진은 장기간에 걸친 동물 재식별(ReID)을 위해 시각-언어 모델을 적응시키는 새로운 프레임워크를 개발했어요. 연속적인 메타데이터 조건부 기법을 도입하여 수치형 속성을 프롬프트 표현에 직접 통합하여 시간 경과에 따른 외형 변화에 강건하게 만들었어요. 7년간의 어류 데이터셋과 다양한 야생 동물 벤치마크에서 실험을 통해 시간 경과에 따른 외형 변화와 시간 분포 변화에 대한 강건성을 향상시키는 것을 입증했어요.