연구진이 훈련 없이 3D 모델 편집을 가능하게 하는 TanGO 프레임워크를 제안했어요. 기존 방식의 문제점인 구조적 오류를 줄이고, 기존 3D 편집 방법보다 뛰어난 성능을 보여요. TanGO는 생성 동역학의 탄젠트 공간에서 어댑티브한 토큰 조향을 가능하게 해요.
TanGO는 원본과 목표 속도 필드에서 파생된 von Mises-Fisher 기반 방향성 불일치를 활용해 각 토큰의 제어 강도를 결정해요. 이를 통해 3D 모델 편집 시 구조적 오류를 크게 줄일 수 있어요.
TanGO 관련 코드는 GitHub에서 공개됐어요.