본 논문은 댄스 및 일렉트로닉 음악과 같이 루프(짧은 오디오 세그먼트의 반복)가 중요한 장르에서 기존 생성 음악 모델이 루프 생성에 어려움을 겪는다는 문제를 다룹니다. 기존 모델들은 짧은 파형 생성만으로는 시작점과 끝점 사이의 매끄러운 전환을 보장할 수 없어 불연속성이 발생하기 때문입니다. 본 연구는 비자기회귀 모델(MAGNeT)을 수정하여 토큰을 원형 패턴으로 생성함으로써 모델이 끝 부분을 생성할 때 오디오의 시작 부분에 주목하도록 합니다. 추가적인 학습이나 데이터 없이 추론만으로 자연스러운 루프 생성을 가능하게 하며, 루프 전환의 일관성을 토큰 퍼플렉서티로 평가하여 55% 향상을 확인하였고, 청취 테스트에서도 기존 방식 대비 70%의 평균 평점 향상을 보였습니다.
