엘든 링 보스 '멀기트' 공략을 위한 초경량 월드 모델 개발

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핵심 요약

스마트폰에서도 구동 가능한 고효율 월드 모델을 활용해 엘든 링 보스 전투 봇을 훈련시키기 위한 데이터셋 규모별 성능 실험을 진행했다.

배경

엘든 링의 보스 멀기트(Margit)를 상대하는 AI 봇을 훈련시키기 위해, 자원 소모가 매우 적은 새로운 방식으로 월드 모델을 구축하고 그 과정을 공유했다.

의미 / 영향

이 프로젝트는 고성능 GPU 인프라 없이도 스마트폰과 같은 모바일 기기에서 복잡한 게임 환경의 월드 모델을 구축할 수 있음을 입증했다. 데이터셋의 양과 압축 방식이 모델의 시각적 품질 및 동작 재현력에 미치는 상관관계를 구체적인 수치(15k, 52k, 125k 프레임)로 제시하여 효율적인 모델 학습 전략을 제안했다.

커뮤니티 반응

작성자가 스마트폰에서 월드 모델을 학습시켰다는 점에 대해 놀라움을 표하며, 구체적인 학습 방법론과 사용된 기술에 대해 관심을 보이고 있다.

실용적 조언

월드 모델 학습 시 움직임의 정확도를 높이려면 시각적 화질보다 프레임 수 확보와 동작 중심의 데이터 녹화가 우선되어야 한다.
저장 공간 문제로 데이터를 압축해야 할 경우, 모델의 시각적 품질 저하를 방지하기 위해 비손실 압축 방식을 고려해야 한다.

섹션별 상세

스마트폰 하드웨어에서도 학습과 실행이 가능할 정도로 자원 효율성이 극대화된 새로운 월드 모델 구축 방식을 발견했다. 초기 실험에서는 15,000개의 깨끗한 프레임을 사용했으나, 샘플 수가 부족하여 시각적 품질은 우수한 반면 캐릭터의 움직임을 정확히 재현하는 능력인 움직임 충실도(Movement Fidelity)는 낮게 나타났다.

데이터셋의 양을 늘리기 위해 52,000개의 프레임을 사용한 두 번째 모델에서는 저장 공간 확보를 위해 이미지를 압축하는 과정에서 시각적 노이즈가 발생했다. 하지만 녹화 단계에서 움직임 데이터 수집에 집중한 결과, 보스 캐릭터인 멀기트의 점프 슬램 공격을 안정적으로 재현하는 등 동작 구현 능력은 이전 모델보다 크게 향상됐다.

현재는 데이터 품질과 양의 균형을 맞추기 위해 손실 압축을 거치지 않은 125,000개의 고화질 프레임을 활용하여 추가 학습을 진행 중이다. 이를 통해 시각적 노이즈를 제거하면서도 복잡한 전투 패턴을 정확히 학습할 수 있는 모델의 한계를 시험하고 있다.

실무 Takeaway

스마트폰 수준의 저사양 기기에서도 월드 모델 학습이 가능한 최적화된 아키텍처를 적용했다.
데이터셋의 프레임 수가 시각적 품질보다 캐릭터의 움직임 패턴 학습(Movement Fidelity)에 더 결정적인 영향을 미친다.
학습 데이터의 손실 압축은 모델의 시각적 출력물에 심각한 노이즈를 유발하므로 고용량 비압축 데이터 확보가 중요하다.

언급된 도구

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