MACRO는 다중 참조 이미지 생성 분야의 한계를 극복하기 위해 구조화된 장기 컨텍스트 데이터를 제공하는 대규모 데이터셋과 평가 벤치마크를 제안합니다.

MacroData는 최대 10개의 참조 이미지를 포함하는 40만 개 샘플로 구성되며, 맞춤화, 삽화, 공간 추론, 시간 역학의 네 가지 차원에서 다중 참조 생성 문제를 체계적으로 다룹니다.

또한, MacroBench는 4,000개의 샘플로 구성된 표준화된 평가 프로토콜을 제공하여 생성 일관성을 다양한 과제와 입력 규모에 따라 측정할 수 있도록 설계되었습니다.

본 연구는 MacroData로 미세 조정 시 다중 참조 이미지 생성 성능이 크게 향상됨을 입증하였으며, 교차 과제 공동 학습과 장기 컨텍스트 처리 전략의 시너지 효과도 확인하였습니다.

이 데이터셋과 벤치마크는 공개되어 연구자들이 다중 참조 이미지 생성 모델 개발에 활용할 수 있습니다.