본 논문은 물리 기반 캐릭터 애니메이션에서 다양한 작업에 효율적으로 활용 가능한 다목적 잠재 표현을 제시합니다. 여러 작업에 공유되는 강력한 모션 임베딩을 구축하기 위해, 물리 제어기는 쉽게 탐색 가능하고 고품질 모션 생성이 가능한 풍부한 잠재 공간을 활용해야 합니다. 이를 위해 연속 및 이산 잠재 표현을 통합하여 다양한 제어 작업에 적용 가능한 다목적 모션 사전을 구축합니다. 구체적으로, 이산 잠재 모델을 통해 붕괴 없이 독특한 사후 분포를 포착하고, 동시에 연속 잔차를 샘플링된 벡터에 추가하여 떨림 없이 고품질의 부드러운 모션을 생성합니다. 또한, 잔차 벡터 양자화(Residual Vector Quantization)를 통합하여 이산 모션 사전의 용량을 극대화하고 작업 학습 단계에서 행동 공간을 효율적으로 추상화합니다. 제안된 모델은 조건 없는 모션 생성을 통해 학습된 모션 사전을 탐색하여 다양하면서도 부드러운 모션을 생성할 수 있음을 보여줍니다. 더 나아가, 헤드 마운트 디바이스 추적 및 불규칙한 간격의 모션 인비트위닝 등 기존 잠재 표현으로는 달성할 수 없었던 고도로 표현력 있는 자연스러운 모션으로 희소 목표 조건을 강력하게 만족시킵니다.
