연구진은 실제 로봇 대신 생성형 월드 모델을 활용하는 디지털 원격 조작(digital teleoperation)이라는 새로운 패러다임을 제시했어요. 이를 통해 데이터 수집을 물리적 제약에서 벗어나게 할 수 있어요.
RynnWorld-Teleop 시스템은 깊이 정보를 활용한 골격 조건부 학습, 비디오 디퓨전 트랜스포머를 이용한 점진적 인간-로봇 훈련, 스트리밍 오토리거스 증류를 통합하여 40+ FPS의 실시간 인터랙티브 생성을 가능하게 해요.
RynnWorld-Teleop으로 생성된 데이터로 훈련된 정책은 다양한 양손 작업에서 효과적인 시뮬레이션-실제(Sim2Real) 전이 성능을 보여줬으며, 실제 데이터셋과 결합하면 성공률을 향상시킬 수 있어요.