UPrompt는 시각-언어 모델의 분해능 딜레마를 해결하기 위해 U-Net 구조에서 영감을 받아 개발된 프레임워크입니다. UPrompt는 시각 및 텍스트 모달리티에서 병렬 다중 분해능 표현을 구축하여 전역 맥락을 세밀한 디테일까지 전달하고, 규모에 따른 의미 일관성을 보장합니다. 17개 벤치마크 실험 결과, UPrompt는 기존 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.