SD3.5-Large 기반의 새로운 process-aware 생성 모델을 제시하여, 공정 변수를 조건으로 현실적인 미세 구조 이미지를 합성합니다. 본 연구는 연속적인 공정 변수를 인코딩하는 숫자 인식 임베딩을 도입하여 특정 공정 조건 하에서 이미지를 제어하고, 미세 구조적 변화를 포착합니다. 데이터 부족 및 계산 제약 문제를 해결하기 위해 DreamBooth 및 LoRA를 통해 모델의 작은 부분만 미세 조정합니다. 24개의 라벨링된 마이크로그래프에 대한 VGG16 인코더를 갖춘 U-Net 기반의 의미론적 분할 모델을 사용하여 현실성을 검증했으며, 이전 방법보다 우수한 성능을 보였습니다. 정량적 분석 결과, 합성 이미지와 실제 미세 구조 간의 강력한 일치를 보였습니다.
