[논문리뷰] MotionStream: Real-Time Video Generation with Interactive Motion Controls

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저자: Joonghyuk Shin, Zhengqi Li, Richard Zhang, Jun-Yan Zhu, Jaesik Park, Eli Schechtman, Xun Huang

핵심 연구 목표

기존 모션 제어 비디오 생성 모델의 **높은 지연 시간(수분 소요)**과 비인과적 처리 문제로 인한 실시간 상호작용 불가능성을 해결하고, 대화형 모션 제어를 통해 실시간으로 무한 길이의 비디오 스트리밍 생성을 가능하게 하는 새로운 프레임워크를 제안하는 것입니다.

핵심 방법론

본 연구는 먼저 경량 트랙 헤드와 결합된 텍스트-모션 가이던스를 사용하여 모션 제어 기능이 추가된 양방향 비디오 Diffusion Teacher 모델을 훈련합니다. 이 Teacher 모델을 **Self Forcing-style DMD (Distribution Matching Distillation)**를 통해 인과적(Causal) Student 모델로 증류합니다. 특히, 훈련 과정에 **슬라이딩 윈도우 인과적 어텐션(Sliding-Window Causal Attention)**과 어텐션 싱크(Attention Sinks), KV 캐시 롤링을 도입하여 추론 시 긴 시퀀스에서도 일정한 속도와 안정성을 유지하도록 시뮬레이션합니다.

주요 결과

MotionStream은 단일 GPU에서 최대 29.5 FPS의 스트리밍 비디오 생성을 0.39초의 낮은 지연 시간으로 달성하여, 기존 모션 제어 비디오 Diffusion 모델보다 두 자릿수 이상 빠릅니다. 모션 전송 벤치마크(Sora Subset)에서 Causal (Wan 2.1-1.3B, 480P) 모델이 16.7 FPS, PSNR 16.67, LPIPS 0.360을 기록했으며, 카메라 제어(LLFF Dataset)에서는 기존 3D 기반 모델보다 20배 이상 빠른 성능을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

실시간 대화형 비디오 생성의 가능성을 열어 AI/ML 엔지니어가 **사용자 인터랙션이 중요한 애플리케이션(예: 실시간 모션 전송, 드래그 제어, 카메라 제어)**을 개발할 수 있게 합니다. 특히, 경량 트랙 표현 방식과 Teacher-Student 증류 전략, 그리고 어텐션 싱크와 같은 효율적인 구조는 대규모 모델을 경량화하여 단일 GPU 환경에서도 고성능을 발휘할 수 있음을 보여줍니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.