연구진은 데이터가 부족한 환경에서 성능 향상을 위해 '실제 데이터 기반 합성 데이터 엔진'을 개발했습니다. 이 엔진은 제어 가능한 확산 모델 생성과 다단계 선별/필터링을 통합하여 데이터 품질 문제를 해결합니다.
합성 데이터 생성, 필터링, 선택, 검증 모듈을 독립적으로 구성할 수 있어 재현성, 유연성, 실제 데이터 워크플로우 적용이 용이합니다.
인간 자세 추정 실험 결과, 실제 데이터와 함께 합성 데이터를 사용하면 성능이 향상되었지만, 합성 데이터만으로는 실제 데이터만 사용했을 때보다 성능이 낮았습니다.