마케팅 자료나 잡지 등 그래픽 디자인의 텍스트 내용을 정확하게 번역하고 시각적인 디자인에 맞게 스타일을 유지하는 것이 중요해졌어요. 텍스트 스타일 변환을 위해 기존의 Giza++나 NMT 모델의 어텐션 확률을 활용하는 방식 외에 새로운 방법을 제안했어요. 실험 결과, 어텐션 헤드 기반의 기존 방식이 LLM이나 NMT 방식보다 정확도가 높았고, NMT와 LLM을 결합한 하이브리드 방식과 비슷했어요.