강화학습을 이용한 그래프 표현 기반의 3차원 물체 생성

Abstract

인간은 새로운 물체를 생성할 때 자연스럽게 부품과 같은 작은 단위의 구성 요소를 결합한다. 이 과정을 모델링하고 학습하기 위해 단순한 자기 회귀 모델(autoregressive model)을 적용할 수 있다. 하지만 해당 모델은 매 단계마다 어떻게 구성요소를 결합할 것인지에 대한 세세한 지도(supervision)가 필요하기에 현실적으로 적용 가능성이 낮다. 이러한 자기 회귀 모델의 선천적인 문제를 해결하기 위해, 우리는 3 차원 물체 생성을 각 구성요소의 그래프 형태로 보고 그래프 생성 문제로 재해석하였다. 우리 모델은 특별하게 강화 학습 기법을 채택하여 매 단계의 지도없이 순차적인 과정으로 물체를 효과적으로 생성할 수 있도록 한다. 해당 순차적 생성 문제를 해결하기 위해 새로운 테스트 그룹을 제안하고 이에 해당하는 다양한 실험을 통해 우리 모델이 강한 지도 없이도 효과적으로 3 차원 물체를 생성함을 보인다.