既存のDeep Inpainting手法は、出力解像度に制限があり，一般的に4K以上である現代のカメラ解像度よりもはるかに小さかった．．よく用いられるデータセットも，高解像度には対応していなかった．新しく提案されたデータセットは，高解像度かつ現代の基準のセンサーを用いて収集されている．フレームワークは高解像度に対応しており，SOTA手法の性能を改善させる効果も持つ.

提案されたフレームワークは「8つの強力なベースラインよりも圧倒的にユーザーに好まれた」「定量的メトリクスは最高のベースラインLaMaの7.4倍まで向上」という結果を達成． 実際の出力は添付画像を参照．

Limitationの解決手法としてユーザーのインタラクションによるガイドを上げていた点が興味深かった．