본 논문은 실시간 응용에 적합하지 않을 정도로 많은 연산 자원을 필요로 하는 세계 모델 기반 계획의 한계를 해결하기 위해, 희소 상상(Sparse Imagination)을 이용한 효율적인 시각적 세계 모델 계획 방법을 제안합니다. 트랜스포머 기반의 희소하게 훈련된 시각적 세계 모델과 무작위 그룹화 어텐션 전략을 활용하여, 연산 자원에 따라 처리되는 토큰 수를 적응적으로 조절함으로써 전방 예측 시 처리되는 토큰 수를 줄이고 연산 효율성을 높입니다. 이를 통해 계획 속도를 크게 향상시키면서 높은 제어 정확도를 유지합니다. 실험 결과는 희소 상상이 작업 성능을 유지하면서 추론 효율성을 크게 향상시킴을 보여주어, 실시간 의사결정 시나리오에서 세계 모델의 배포를 위한 길을 열어줍니다.
