[논문리뷰] OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation

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저자: Jianwen Jiang, Chao Liang Wang, Weihong Zeng, Zerong Zheng, Jiaqi Yang, Liao, Han Liang, Yuan Zhang, Mingyuan Gao

핵심 연구 목표

기존 비디오 아바타 모델이 오디오 리듬에 국한된 물리적 애니메이션만 생성하는 한계를 넘어, 감정, 의도, 문맥을 깊이 이해하여 의미론적으로 일관되고 표현력이 풍부한 캐릭터 애니메이션을 생성하는 것을 목표로 합니다. 인간 인지의 System 1 (반응적)과 System 2 (숙고적) 사고를 통합하여 아바타에 ‘능동적인 정신’을 불어넣고자 합니다.

핵심 방법론

본 논문은 Multimodal Large Language Models (MLLM)을 활용한 에이전트 시스템을 통해 고수준의 의미론적 지침(System 2)을 생성합니다. 이 지침은 Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT) 아키텍처에서 오디오와 텍스트 피처를 효과적으로 융합하며, Pseudo Last Frame 디자인을 도입하여 레퍼런스 이미지로 인한 모달 충돌을 완화합니다. 또한, 대칭적인 오디오 브랜치와 MM-Warm-up 전략을 통해 멀티모달 입력의 효과적인 융합과 일관된 모션 생성을 가능하게 합니다.

주요 결과

본 모델은 기존 방법론 대비 탁월한 성능을 입증했습니다. 특히, 주관적 평가에서 Motion Unnaturalness (MU)가 20% 이상 감소했으며, GSB (Good/Same/Bad) 선호도 점수에서 +0.29의 상당한 이점을 보였습니다. 또한, HKV (Hand Keypoint Variance) 지표가 168.912로 향상되어 더욱 역동적이고 표현력 있는 모션을 생성하며, 학술적 기준선 대비 33%의 Top-1 선택률을 달성했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 MLLM 기반 에이전트를 활용하여 아바타에 지능적인 고수준 계획 능력(System 2)을 부여할 수 있음을 보여주며, 기존의 반응적인 애니메이션 생성에서 벗어나 문맥 인지 및 감정 표현이 가능한 아바타 개발의 가능성을 제시합니다. Pseudo Last Frame과 같은 혁신적인 모달 융합 전략은 멀티모달 데이터 처리 시 발생하는 일반적인 충돌 문제를 해결하는 실용적인 방법을 제공하여, 향후 보다 사실적인 가상 비서, 게임 캐릭터, AI 기반 콘텐츠 제작에 기여할 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.