본 논문은 4족 보행 로봇의 다양한 동작을 학습하고 적응하는 새로운 확산 기반 접근법을 제시합니다. 기존의 다중 기술 학습 및 보간, 그리고 새로운 동작에 대한 오프라인 적응의 한계를 동시에 해결하는 것을 목표로 합니다. 분류기가 없는 유도 확산(classifier-free guided diffusion)을 4족 보행에 처음으로 적용하여, 원래 레이블이 없는 데이터셋에서 목표 조건부 동작을 추출하는 효과를 보여줍니다. 이 접근법은 다중 기술 정책과 호환되며, 최소한의 수정과 연산 오버헤드(로봇의 온보드 CPU에서 실행)로 적용될 수 있음을 보여줍니다. ANYmal 4족 보행 플랫폼을 이용한 하드웨어 실험을 통해 접근법의 유효성을 검증하였습니다.
