연구진이 GPT 스타일 트랜스포머인 Humanoid-GPT를 공개했어요. 이 모델은 20억 프레임 규모의 모션 데이터로 훈련되어 전신 제어를 지원합니다. 기존 방식 대비 데이터 부족과 민첩성-일반화 균형 문제를 해결했어요.
Humanoid-GPT는 다양한 모션 캡처 데이터셋과 자체 제작 데이터를 통합한 대규모 데이터셋으로 사전 훈련돼 높은 수준의 제로샷 일반화 성능을 보여줘요. 복잡한 동작 추적과 새로운 동작 제어 작업에 대한 성능이 향상됐어요.
실험 결과, Humanoid-GPT는 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보이며, 새로운 성능 지평을 열었습니다.