연구진은 복잡한 3D 환경에서 인간-장면 상호작용(HSI)을 모방하는 ComplexMimic 프레임워크를 제안했어요. 이 프레임워크는 모션 추적과 충돌 회피를 위한 두 가지 전문가를 학습하는 Dual Flow Strategy와 학습 난이도에 따라 가중치를 조절하는 difficulty-aware distillation 전략을 사용해요.
ComplexMimic은 기존 방법이 단순화된 환경에만 집중하는 한계를 극복하고, 실제 시나리오 적용 가능성을 높여요. 특히, 상호작용 성공과 자연스러운 움직임 유지 간의 균형을 맞추는 데 중점을 뒀어요.
세 개의 벤치마크 데이터셋 실험 결과, ComplexMimic은 기존 최첨단 방법보다 뛰어난 성능을 보여줬으며, GitHub에서 구현체를 확인할 수 있어요.