연구진은 텍스트 기반 모션 생성 모델의 스타일 표현 한계를 극복하기 위해 하이퍼네트워크 기반 로우랭크 적응(LoRA) 프레임워크를 제안했습니다.
이 프레임워크는 사전 학습된 확산 모델을 동적으로 조절하여 다양한 스타일적 속성을 효과적으로 캡처하고, 새로운 스타일로의 일반화 성능을 향상시킵니다.
HumanML3D 및 100STYLE 데이터셋 실험 결과, 기존 방식 대비 뛰어난 스타일화 결과를 얻었으며, 새로운 스타일에서도 개선된 성능을 보였습니다.