연구진은 복잡한 공간적 제약이나 특정 보폭 수와 같은 까다로운 제약 조건을 처리하는 데 어려움을 겪는 기존 인간 동작 생성 방식의 한계를 극복하기 위해 새로운 방법을 제시했어요.
이 방법은 대규모 동작 데이터 세트에서 제약 조건을 만족할 수 있는 가이드라인을 검색하고, 검색된 가이드라인을 기반으로 확산 노이즈를 최적화하여 복잡한 제약 조건을 해결하는 것을 목표로 해요.
LLM을 활용하여 관계적 작업 파싱을 자동화하고, 검색을 통해 더욱 지능적인 에이전트 동작을 구현하는 데 기여하고 있어요.