연구진은 여러 객체, 개수, 속성, 관계를 포함하는 복합 프롬프트에 어려움을 겪는 텍스트-이미지 생성 모델의 성능을 개선하기 위해 EPIC(Efficient Predicate-Guided Inference-Time Control) 프레임워크를 개발했어요.
EPIC은 프롬프트를 시각적 프로그램으로 분석하고, 생성된 이미지가 프롬프트 조건을 만족하는지 검증하며, 실패한 조건에 따라 편집 또는 재샘플링을 수행하는 방식으로 작동해요.
GenEval2 데이터셋에서 EPIC은 단일 패스 생성의 정확도를 34.16%에서 71.46%로 향상시켰고, 기존 방법보다 비용 효율적인 성능을 보여줬어요.