연구진은 복잡한 추론 능력이 필요한 이미지 편집 작업의 성능을 향상시키기 위해 DDA-Thinker라는 새로운 프레임워크를 제안했어요.
DDA-Thinker는 계획 모듈(Thinker)과 고정된 생성 모델(Editor)을 분리하여 독립적으로 최적화하는 방식으로, Thinker의 기여도를 평가하기 쉽게 만들었어요.
실험 결과, DDA-Thinker는 RISE-Bench와 KRIS-Bench 벤치마크에서 성능을 크게 향상시켰고, 커뮤니티 모델이 상용 모델과 경쟁할 수 있는 결과를 보여줬어요.