연구진은 개인의 심미적 선호도를 예측하는 개인 맞춤형 이미지 심미적 평가(PIAA)를 위해 PRAC(Preference-Rich sample mining and Aesthetically-resonant Cohort merging)라는 새로운 MLLM 기반 접근 방식을 제안했어요.
PRAC은 Collective Controversy와 Personalized Deviation을 분석하여 선호도가 풍부한 샘플을 식별하고, 사용자 그룹을 통합하여 개인 맞춤형 성능을 향상시켰어요.
네 개의 PIAA 데이터베이스에서 실험 결과, PRAC 모델이 기존 방식보다 우수한 성능을 보였으며, 코드와 모델은 GitHub에서 공개될 예정이에요.