개인화 이미지 심미성 평가는 사용자의 주관적인 평가를 예측하는 것을 목표로 하며, 사용자별 심미적 선호도를 모델링해야 합니다. P-MLLM은 사용자의 프로필을 활용하여 시각 정보를 선택적으로 통합하는 모듈을 통해 제로샷 환경에서 개인화된 심미성 평가를 가능하게 합니다. 최신 PIAA 벤치마크 실험 결과, P-MLLM은 경쟁력 있는 제로샷 성능을 달성했으며, 낮은 품질의 프로필 정보에서도 효과적임을 입증했습니다.