본 논문은 타겟 도메인 이미지 데이터 없이 모델을 타겟 도메인에 적응시키는 제로샷 도메인 적응(Zero-shot domain adaptation) 방법을 제시합니다. 기존 연구들은 CLIP의 임베딩 공간과 텍스트 설명을 이용하여 타겟 스타일 특징을 모방하지만, 복잡한 실세계 변화를 포착하는 데 어려움을 겪고 적응 시간이 길다는 한계가 있습니다. 본 논문에서는 텍스트 설명 대신 다양하고 세밀한 스타일 정보를 제공하는 합성 이미지를 활용하는 SIDA(Synthetic Image-based Domain Adaptation) 방법을 제안합니다. SIDA는 소스 이미지를 기반으로 이미지 변환을 통해 타겟 도메인 스타일을 반영하는 합성 이미지를 생성하고, 이를 통해 도메인 믹스(Domain Mix)와 패치 스타일 전이(Patch Style Transfer) 모듈을 이용하여 실세계 변화를 효과적으로 모델링합니다. 도메인 믹스는 다양한 스타일을 혼합하여 도메인 내 표현을 확장하고, 패치 스타일 전이는 개별 패치에 다른 스타일을 할당합니다. 실험 결과, 다양한 제로샷 적응 시나리오에서 최첨단 성능을 달성하고, 적응 시간을 크게 단축하는 높은 효율성을 보였습니다.
