[논문리뷰] Towards Interactive Intelligence for Digital Humans

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저자: Yifei Huang, Sitong Gong, Xiwei Gao, Xuangeng Chu, Yiyi Cai

핵심 연구 목표

본 논문은 기존의 모방적인 디지털 휴먼이 가지는 상호작용 논리 및 자율성 부족 문제를 해결하고, 개성-정렬 표현, 적응적 상호작용, 자가 진화 능력 을 갖춘 '상호작용 지능(Interactive Intelligence)' 을 구현하는 것을 목표로 합니다. 이는 디지털 휴먼을 수동적인 재생 시스템에서 유의미한 멀티모달 상호작용이 가능한 구현된 에이전트 로 전환하고자 합니다.

핵심 방법론

이러한 목표를 달성하기 위해, Mio (Multimodal Interactive Omni-Avatar) 라는 종단 간 프레임워크 를 제안하며, Thinker, Talker, Face Animator, Body Animator, Renderer 의 다섯 가지 전문화된 모듈로 구성됩니다. Thinker 는 계층적 메모리와 지식 그래프를 통해 일관된 서사를 유지하며, Talker 는 Kodama-Tokenizer 와 Kodama-TTS 를 사용하여 실시간으로 고품질 음성을 생성합니다. Face Animator 는 UniLS 를 통해 청취 및 발화 행동을 통합적으로 모델링하며, Body Animator 는 FloodDiffusion 으로 실시간 물리적으로 타당한 신체 움직임을 만듭니다. 마지막으로 Renderer 는 AvatarDiT 를 사용하여 멀티뷰 일관성을 유지하며 시각적 아바타를 합성합니다.

주요 결과

Thinker 모듈은 GPT-40 대비 평균 CharacterBox 점수 4.221점 을 달성하며 뛰어난 페르소나 충실도를 보였고, Timeline-coherence Test 에서 90.8% 의 정확도를 기록했습니다. Body Animator 는 HumanML3D 에서 FID 0.057 의 최신 성능을 달성했으며, BABEL 데이터셋에서 Peak Jerk 0.713 으로 가장 낮은 지터와 높은 부드러움을 보였습니다. 최종적으로, Mio 는 Interactive Intelligence Score (IIS) 에서 76.0점 을 기록하며 기존 최고 성능 대비 +8.4점 향상을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 디지털 휴먼이 단순한 시각적 모방을 넘어 인지적 추론과 실시간 애니메이션 을 결합하여 지능적인 상호작용을 할 수 있음을 보여줍니다. 모듈형 설계 는 각 구성 요소를 독립적으로 개선하고 확장할 수 있는 유연성을 제공하며, 데이터 프리 자기 훈련 방식은 수동 주석 없이 페르소나 정렬을 가능하게 하여 개발 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 가상 동반자, 인터랙티브 스토리텔링, 몰입형 게임 등 차세대 AI 애플리케이션 개발 에 중요한 기반을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.