HAF(Humanoid Adaptation Framework)는 휴머노이드 로코-조작에 일반적인 VLA 모델을 적용하기 위한 2단계 프레임워크입니다.
HAF-VLA는 사전 학습된 Flow-Matching VLA를 기반으로 한 계층적 액션 흐름 생성기로, 3단계로 분리하여 키네마틱 의존성을 유지하고 일관성 없는 동작을 방지합니다.
HAF-Steer는 Flow-Matching의 역방향성과 DCT 기반 차원 축소를 활용하여 RL 최적화를 소규모 노이즈 서브스페이스로 제한하고 정규화된 SAC 정책을 훈련합니다.
실제 휴머노이드 로코-조작 작업에서 HAF는 기존 VLA보다 우수한 성능을 보이며 전신 조화 및 작업 성능을 향상시킵니다.