[논문리뷰] MoRL: Reinforced Reasoning for Unified Motion Understanding and Generation

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저자: Hongpeng Wang, Zeyu Zhang, Wenhao Li, Hao Tang

핵심 연구 목표

인간 모션 이해 및 생성 분야에서 제한적인 추론 능력 과 테스트 시간 계획의 한계 를 극복하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해, 모션 이해와 생성을 통합하는 단일 멀티모달 모션 모델 을 제안하여, 논리적 추론과 지각적 사실성을 동시에 개선하고자 합니다.

핵심 방법론

MoRL은 합성 CoT(Chain-of-Thinking) 데이터셋 (MoUnd-CoT-140K, MoGen-CoT-140K) 을 활용한 지도 학습 미세 조정(SFT) 과 검증 가능한 보상 기반의 강화 학습(RLVR) 을 통해 훈련됩니다. 특히, 모션 이해를 위한 의미 정렬 및 추론 일관성 보상 과 모션 생성을 위한 물리적 타당성 및 텍스트-모션 일관성 보상 을 설계하였으며, 추론 시 Chain-of-Motion (CoM) 전략을 도입하여 단계별 계획 및 반영을 가능하게 합니다.

주요 결과

MoRL은 HumanML3D 및 KIT-ML 데이터셋에서 최신 베이스라인 대비 상당한 성능 향상을 달성했습니다. HumanML3D 모션 이해 벤치마크에서 Motion Agent 보다 높은 BLEU@1 및 BLEU@4 점수를 기록했으며, CIDEr 점수 35.8 을 달성하여 인간 주석과의 더 강력한 일관성을 보였습니다. 모션 생성에서는 R-Precision Top-1/2/3 에서 일관된 개선과 가장 낮은 멀티모달 거리 를 통해 우수한 텍스트-모션 정렬 및 사실성을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

MoRL은 강화 학습과 CoT/CoM 추론을 통해 복잡한 모션 이해 및 생성에서 논리적 일관성과 물리적 사실성 을 효과적으로 결합하는 새로운 방향을 제시합니다. 대규모 합성 CoT 데이터셋 구축 과 작업별 보상 설계 는 다른 멀티모달 LLM의 추론 능력을 향상시키는 데 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 다만, CoM 추론 과정이 추가적인 연산 시간 을 요구하므로 실시간 애플리케이션 적용 시 효율성 최적화가 중요합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.