DragPoser는 적은 입력 장치로 고품질 모션 재구성을 가능하게 하는 새로운 딥러닝 기반 모션 재구성 시스템입니다. 기존의 학습 기반 접근 방식의 종단점 정확도 저하 또는 IK 기반 솔루션의 자연스러움과 부드러움 부족 문제를 해결하기 위해, 구조화된 잠재 공간 내에서 자세 최적화 과정을 통해 실시간으로 고정확도의 종단점 위치 정확도를 달성합니다. 대규모 인체 모션 데이터셋으로 한 번의 학습만으로 다양한 제약 조건을 동적으로 손실 함수로 정의하고, 잠재 공간 내에서 손실 함수의 기울기를 계산하여 자세를 반복적으로 개선합니다. Transformer 아키텍처를 사용하는 Temporal Predictor 네트워크를 통합하여 잠재 공간 내에서 시간적 정보를 직접 인코딩함으로써 유효한 자세의 다양체 내에서 자세 최적화를 수행하고 과거 자세 데이터를 활용하여 시간적으로 일관된 자세를 예측합니다. 실험 결과, DragPoser는 IK 기반 및 최신 데이터 기반 방법보다 종단점 위치 정확도가 뛰어나며, 자연스러운 자세와 시간적으로 일관된 모션을 생성합니다. 또한, 동적인 제약 조건 수정에 대한 강건성과 다양한 입력 구성 및 변화에 대한 탁월한 적응성을 보여줍니다.
