본 논문은 댄스 및 일렉트로닉 음악 장르에서 중요한 요소인 루프(짧은 오디오 세그먼트의 반복) 생성에 초점을 맞추고 있습니다. 기존 생성 모델들은 짧은 파형 생성만으로는 시작점과 끝점의 매끄러운 전환을 보장할 수 없어 불연속성이 발생하는 문제점을 가지고 있습니다. 본 연구는 비자동회귀 모델(MAGNeT)을 수정하여 토큰을 순환 패턴으로 생성함으로써 모델이 끝 부분을 생성할 때 시작 부분에 주목하도록 하여 이 문제를 해결합니다. 추가적인 학습이나 데이터 없이 추론만으로 자연스러운 루프 생성이 가능하며, 루프 연결 부분의 토큰 퍼플렉서티를 55% 향상시켰고, 청취 테스트에서도 평균 평점이 70% 향상되는 등 주관적인 품질 향상을 확인했습니다. 이는 추론 기반 접근 방식의 효과와 비자동회귀 모델의 장점을 보여줍니다.
