본 논문은 산업 품질 관리 분야에서 부족한 이상 데이터를 증강하기 위한 실용적인 해결책으로 떠오르고 있는 극소수 샘플 이상 생성(few-shot anomaly generation) 문제를 다룬다. 이상 생성기는 정상 배경 유지, 이상 영역의 정확한 마스크 중첩, 의미적으로 타당한 위치에서의 이상 영역 생성 및 현실적이고 다양한 외관 생성이라는 세 가지 요구사항을 동시에 충족해야 한다. 기존 확산 기반 방법들은 이러한 요구사항 중 최대 두 가지만 충족하는데, 전역 이상 생성기는 배경을 손상시키고, 마스크 기반 생성기는 마스크가 부정확하거나 잘못 배치된 경우 종종 실패한다. 본 논문에서는 이러한 세 가지 문제를 해결하기 위해 다층 섭동 및 컨텍스트 인식 정렬을 사용한 마스크 기반 페인팅(MAGIC - Mask-guided inpainting with multi-level perturbations and Context-aware alignment)을 제안한다. MAGIC은 정상 영역을 보존하고 합성된 이상이 제공된 마스크에 엄격하게 부합하도록 안정적인 확산 페인팅 백본을 미세 조정하여 배경 손상 및 정렬 오류를 직접 해결한다. 미세 조정으로 인한 다양성 손실을 상쇄하기 위해, MAGIC은 두 가지 상보적인 섭동 전략을 추가한다: (i) 미세 조정 및 추론 중에 적용되는 가우시안 프롬프트 수준 섭동은 저품질 텍스트 외관을 피하면서 이상의 전역 외관을 확장하고, (ii) 마스크 기반 공간 노이즈 주입은 국소 텍스트 변화를 풍부하게 한다. 또한, 컨텍스트 인식 마스크 정렬 모듈은 의미적 대응 관계를 형성하고 마스크를 재배치하여 모든 이상이 호스트 객체 내에 타당하게 포함되도록 하여 경계 외부 아티팩트를 제거한다. MVTec-AD 데이터셋에 대한 일관된 동일한 평가 프로토콜에 따라, MAGIC은 기존 최첨단 기술을 능가한다.
