본 연구는 SAM의 의미론적 사전 지식을 효율적인 이미지 복원 모델에 증류하는 일반적인 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 SAM의 강력한 의미론적 정보를 활용하면서도 기존 이미지 복원 모델의 추론 효율성을 유지할 수 있다.
