연구진이 물리적으로 불가능한 움직임을 보정하는 'PhysisForcing' 프레임워크를 개발했어요. 이 프레임워크는 물체 변형과 상호작용의 비현실적인 상관관계에 초점을 맞춰 물리적 일관성을 강화해요.
PhysisForcing은 픽셀 수준의 경로 정렬 손실과 의미 수준의 관계 정렬 손실을 결합하여 작동하며, R-Bench, PAI-Bench, EZS-Bench에서 기존 모델 대비 성능을 향상시켰어요.
PhysisForcing을 적용한 모델은 WorldArena 환경에서 로봇 조작 성공률을 16%에서 24%로 끌어올리며, 로봇 조작을 위한 강력한 표현력을 제공하는 것으로 나타났어요.