흐름 대칭 세계 모델: 부분 관측 동적 환경을 위한 기억 메커니즘
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📝 원문 정보
- Title: Flow Equivariant World Models: Memory for Partially Observed Dynamic Environments
- ArXiv ID: 2601.01075
- 발행일: 2026-01-03
- 저자: Hansen Jin Lillemark, Benhao Huang, Fangneng Zhan, Yilun Du, Thomas Anderson Keller
📝 초록 (Abstract)
우리 몸이 경험하는 세계는 ‘흐름의 교향곡’과 같다. 연속적인 감각 스트림과 자가 운동이 외부 객체의 동역학과 얽혀 시간에 따라 부드러운 대칭성을 이룬다. 기존 신경망 기반 세계 모델은 이러한 구조적 대칭을 무시하고 매번 동일한 변환을 데이터에서 재학습한다. 본 연구에서는 자가 운동과 외부 객체 움직임을 하나의 파라미터를 갖는 리군(Lie) 그룹 흐름으로 통합한 ‘Flow Equivariant World Models’를 제안한다. 이 흐름에 대한 그룹 등변성을 모델에 적용함으로써 수백 타임스텝에 걸쳐 안정적인 잠재 세계 표현을 유지한다. 2D·3D 부분 관측 비디오 세계 모델링 벤치마크에서, 제안 모델은 예측 가능한 외부 동역학이 현재 시야 밖에 있을 때 특히 뛰어난 성능을 보이며, 확산 기반·메모리 증강 최신 모델들을 크게 앞선다. 또한 긴 롤아웃에서도 학습 시 horizon을 넘어 일반화되는 장점을 확인하였다. 내부·외부 움직임에 대한 구조화된 표현을 통해 흐름 등변성은 데이터 효율적이고 대칭을 활용한 확장 가능한 구현 경로를 제시한다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 연구는 자가 운동과 외부 객체 움직임을 ‘하나의 파라미터를 갖는 리군 흐름(one‑parameter Lie group flow)’으로 통합한다. 리군은 연속적인 변환군으로, 매끄러운 매핑과 역변환이 보장되며, 물리적 시스템에서 흔히 나타나는 회전·이동·스케일링 등을 수학적으로 표현한다. 논문은 이러한 흐름을 ‘시간 파라미터 t에 따라 정의된 변환 φ_t’로 모델링하고, 잠재 공간에 φ_t에 대한 등변성(equivariant) 제약을 부여한다. 즉, 입력 시퀀스에 흐름 변환을 적용했을 때, 잠재 표현도 동일한 흐름에 따라 변환되도록 설계한다. 이는 그룹 이론에서 말하는 ‘동형 사상’과 동…