논문 정보
- 날짜:
2026-02-28 - 카테고리: -
- 우선순위 점수: 0.167
핵심 요약
Causal Motion Diffusion Models(CMDM)는 실시간 스트리밍과 장기 모션 생성을 위해 인과적 디퓨전 트랜스포머를 제안합니다. MAC-VAE를 통해 모션을 시간적 인과 관계가 유지되는 잠재 공간으로 인코딩하며, 프레임별 샘플링 스케줄을 통해 추론 속도를 대폭 개선했습니다. HumanML3D 및 SnapMoGen 데이터셋에서 기존 모델 대비 의미적 충실도와 시간적 매끄러움 측면에서 우수한 성능을 입증했습니다.학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 실시간 인터랙티브 모션 생성 및 스트리밍 서비스 구현을 위한 기술적 기반으로 활용될 가능성이 높습니다.
- 권장 액션: 도입 검토
- 액션 근거: 기존 디퓨전 모델의 한계인 비인과적 생성 문제를 해결하고 실시간성을 확보했다는 점에서 기술적 가치가 높습니다.
원문 링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.22594
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2602.22594