전통적인 IQA 방법은 주로 점수를 활용하여 이미지 품질을 평가합니다. 이러한 방법은 이미지의 품질을 수치적으로 나타내지만, 이미지의 복잡한 왜곡과 다양한 측면을 설명하는 데 한계가 있습니다. 반면에 DepictQA와 같은 언어 기반 방법은 이미지의 왜곡과 손상을 상세하게 설명하고 비교함으로써 인간의 판단과 더 일치하는 결과를 제공합니다. 이러한 방법은 이미지 품질을 더 자연스럽게 이해할 수 있도록 도와주며, 복잡한 시나리오에서도 뛰어난 성능을 보입니다. 그러나 언어 기반 방법은 데이터 양과 다양성에 의존하기 때문에 데이터 부족 문제와 설명 및 추론 능력의 한계가 있을 수 있습니다.