연구진이 훈련 없이 다양한 제약 조건을 만족하는 인간 동작 생성 프레임워크 'Motion-Inference-as-Control (MIC)'을 제안했어요. MIC는 연속적인 목표 기반 제약 조건과 기준 기반 제약 조건을 모두 처리할 수 있어요. 확산 기반 동작 생성을 확률적 제어 문제로 보고, 제어 법칙을 통해 제약 조건을 조정해요.
기존 방법은 미분 가능한 손실 함수를 필요로 했지만, MIC는 미분 불가능한 기준 기반 제약 조건도 지원하며, 목표 기반 제약 조건도 자연스럽게 수용해요. 다양한 제약 조건 환경에서 실험을 통해 효과를 입증했어요.