연구진은 실시간 오디오 기반 캐릭터 제어 문제를 연구했어요. 기존 시스템은 오프라인 생성에 최적화되어 스트리밍 환경에서 성능이 저하돼요. DiscoForcing은 원활한 스트리밍을 위해 원인-결과 관계를 고려한 음악 인코더와 디퓨전 모델을 결합했어요.
DiscoForcing은 다양한 노이즈 레벨에서 학습하고, 응답성과 장기 일관성을 균형 있게 유지하는 하이브리드 스케줄과 샘플링 방식을 사용해요. 실시간 인터랙티브 시스템으로 구현되어 이전 방식보다 안정적인 결과와 정확한 오디오-모션 정렬을 제공해요.