[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 제어 를 통해 실시간으로 무한 길이의 비디오 스트리밍 생성 을 가능하게 하는 새로운 프레임워크를 제안하는 것입니다.

핵심 방법론

본 연구는 먼저 경량 트랙 헤드 와 결합된 텍스트-모션 가이던스 를 사용하여 모션 제어 기능 이 추가된 양방향 비디오 Diffusion Teacher 모델 을 훈련합니다. 이 Teacher 모델을 Self Forcing-style DMD (Distribution Matching Distillation) 를 통해 인과적(Causal) Student 모델 로 증류합니다. 특히, 훈련 과정에 슬라이딩 윈도우 인과적 어텐션(Sliding-Window Causal Attention) 과 어텐션 싱크(Attention Sinks) , KV 캐시 롤링 을 도입하여 추론 시 긴 시퀀스에서도 일정한 속도와 안정성 을 유지하도록 시뮬레이션합니다.

주요 결과

MotionStream은 단일 GPU에서 최대 29.5 FPS 의 스트리밍 비디오 생성을 0.39초의 낮은 지연 시간 으로 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 0.360 을 기록했으며, 카메라 제어(LLFF Dataset)에서는 기존 3D 기반 모델보다 20배 이상 빠른 성능 을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

실시간 대화형 비디오 생성 의 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 방식 과 Teacher-Student 증류 전략 , 그리고 어텐션 싱크 와 같은 효율적인 구조는 대규모 모델을 경량화하여 단일 GPU 환경 에서도 고성능을 발휘할 수 있음을 보여줍니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.