디즈니 리서치, 강화학습으로 인간 모션을 다양한 로봇 체형에 이식하는 'ReActor' 공개

디즈니 리서치가 인간 동작을 휴머노이드·사족보행 로봇 등 다양한 체형에 자동 이식하는 강화학습 프레임워크 'ReActor'를 공개했어요.

디즈니 리서치가 인간의 동작 데이터를 휴머노이드, 사족보행 로봇 등 다양한 체형에 자동으로 이식하는 강화학습 기반 프레임워크 'ReActor'를 발표했어요. 기존 모션 리타게팅 방식은 발 미끄러짐, 허공 부양, 자기 관통 같은 물리적 비일관성 문제가 빈번해 이후 이미테이션 러닝 단계에서 걸림돌이 됐는데, ReActor는 이중 최적화(bilevel optimization) 구조로 이를 근본적으로 해결했답니다. 물리 시뮬레이션과 강화학습을 직접 통합해 타당한 모션을 자동 생성하는 데 성공했어요.

ReActor는 참조 모션을 로봇 신체 구조에 맞게 조정하는 동시에 추적 정책을 강화학습으로 훈련하는 두 단계를 병렬로 최적화해요. 인간과 로봇 신체 간 몇 가지 의미론적 대응점만 지정하면 최적 파라미터를 자동으로 탐색하므로, 수동 튜닝 없이도 체형이 크게 다른 로봇 간에 특징적인 동작을 유지할 수 있답니다. 시뮬레이션과 실제 하드웨어 모두에서 검증을 마쳤으며, SIGGRAPH 2026 발표 가능성도 거론돼요.

게임 개발 현장에서는 체형이 다른 캐릭터 간 모션 캡처 리타게팅 품질을 크게 높일 수 있다는 점에서 주목받고 있어요. 자동화된 리타게팅 기술이 성숙하면 애니메이터의 수작업 부담이 줄고 동일한 모캡 데이터를 여러 캐릭터에 빠르게 적용할 수 있어, 인디 팀부터 대형 스튜디오까지 개발 파이프라인 효율이 크게 개선될 것으로 기대돼요.

원문: 80 Level