연구진은 텍스트-이미지 확산 모델에서 단일 개념 개인화 평가 시 개념 보존과 프롬프트 준수 여부를 측정하는 문제점을 지적했어요. 기존 CLIP 기반 메트릭은 이미지 전체를 참조하여 인간의 인지적 판단과 상관관계가 낮다는 한계가 있었어요. MaSC는 외부에서 제공하는 개념 마스크를 활용하여 개념 보존과 배경 기반 프롬프트 준수라는 두 가지 요소로 분해하여 평가하며, DreamBench++에서 인간 평가와 높은 상관관계를 보였어요.