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기존 비디오 생성 모델은 연산량이 과도하여 소비자용 하드웨어에서 실시간 구동이 어렵다는 문제가 있다. 작성자는 이를 해결하기 위해 0.4B 파라미터 규모의 소형 Transformer 기반 모델을 처음부터 직접 설계했다. RTX 5090 환경에서 실시간 게임 시뮬레이션을 구현했으며, 별도의 파인튜닝 없이 학습을 진행했다. 이는 소비자용 하드웨어에서 실시간 시뮬레이션이 가능함을 보여준다.
실시간 상호작용을 위해 모델은 LLM과 유사한 인과적(causal) 구조를 채택했다. KV Cache를 통해 과거 정보를 유지하며, 새로운 프레임마다 단순 자기회귀(autoregressive) 디코딩을 수행하고 키보드 입력을 순방향 패스(forward pass)에 직접 활용한다. 분류기 없는 가이드(classifier-free guidance)는 적용하지 않은 상태로 구동된다. 이 구조는 실시간 상호작용을 효율적으로 처리하는 데 기여한다.
현재 모델은 모션 품질 저하, 화면 깜빡임, 문맥 유지 문제 등의 기술적 한계가 존재한다. 작성자는 이를 개선하기 위해 0.8B 파라미터 모델로 확장 학습을 진행하고 있다. 현재 bf16 정밀도로 구동 중이며, 향후 양자화(quantization)를 통해 추론 속도를 추가로 최적화할 계획이다. 이는 모델 크기 확장과 최적화가 성능 개선의 핵심임을 시사한다.
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원문 발행 2026. 05. 30.수집 2026. 05. 30.출처 타입 REDDIT
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