연구진은 이미지 분할 정확도를 높이기 위해 FlowDIS라는 새로운 방법을 개발했습니다. FlowDIS는 시간 의존적인 벡터장을 학습하여 이미지 분포를 마스크 분포로 이동시키는 프레임워크를 기반으로 합니다.
FlowDIS는 Position-Aware Instance Pairing (PAIP) 전략을 통해 텍스트 프롬프트에 따른 강력한 제어 기능을 제공하며, 정밀한 픽셀 단위 객체 분할을 가능하게 합니다.
실험 결과, FlowDIS는 기존 방법보다 $F_β^ω$ 지표에서 5.5% 향상, MAE ($\mathcal{M}$) 지표에서 43% 감소하는 뛰어난 성능을 보였습니다.