TINS는 테스트 시간 ID-프로토타입 분리 부정 의미 학습 방법을 제안하여, 다양한 OOD 개념을 포괄하고 ID 오염을 방지합니다. TINS는 이미지-텍스트 양방향 변환을 통해 샘플별 부정 텍스트 임베딩을 학습하고, ID-프로토타입 분리 정규화를 적용하여 ID 의미와 분리합니다. Four-OOD 벤치마크에서 TINS는 FPR95를 14.04%에서 6.72%로 감소시키는 등 강력한 성능을 보였습니다.