PRIMAL은 상호작용형 아바타의 운동 시스템을 지속적이고, 사실적이며, 제어 가능하고, 반응성이 뛰어난 방식으로 3D 공간에서 움직임을 생성하는 생성적 운동 모델로 공식화합니다. 기존의 많은 방법들이 실제 인간 움직임의 반응성과 사실성이 부족한 것과 달리, PRIMAL은 두 단계의 패러다임으로 학습됩니다. 먼저, 비지도 학습 방식으로 다수의 짧은 모션 세그먼트로부터 신체 움직임을 학습하여 기본적인 생성 모델을 만듭니다. 추론 단계에서 단일 프레임의 초기 상태가 주어지면, 제한 없이 사실적이고 제어 가능한 움직임을 생성하고 실시간으로 유도된 충격에 반응합니다. 두 번째 단계인 적응 단계에서는 ControlNet과 유사한 어댑터를 사용하여 기본 모델을 효율적으로 미세 조정하여, 소수의 샘플을 이용한 개인화된 동작 생성 및 공간 목표 도달과 같은 새로운 작업에 적용합니다. 실험 결과, PRIMAL은 최첨단 기준 모델보다 우수한 성능을 보이며, Unreal Engine에서 실시간 캐릭터 애니메이션 시스템을 구현하여 높은 반응성과 자연스러움을 제공합니다.
