자율 주행 및 해양 감시와 같은 신뢰할 수 있는 공간 의사결정 자동화는 강력한 시각적 인지(Visual Perception)에 결정적으로 의존합니다. 그러나 실제 세계의 시공간 데이터는 심각한 이질성을 보이며, 안전이 중요한 시나리오에서는 종종 극단적인 롱테일 분포(Long-tail distributions)로 나타납니다. 이러한 데이터 부족은 데이터셋 변화(Dataset shift)를 유발하여 탐지 성능을 저하시키고 안전 위험을 초래합니다. 합성 데이터 생성(Synthetic data generation)이 잠재적인 해결책을 제공하지만, 확산 모델(Diffusion models) 및 생성적 적대 신경망(GANs)과 같은 기존 생성 방식은 명시적인 공간적 접지(Spatial grounding) 및 구조적 제약이 부족한 경우가 많아, 생성된 장면에서 공간적 및 물리적 불일치가 발생합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해, 우리는 롱테일 공간 데이터 생성을 위한 에이전트 기반 텍스트 기반 월드 모델(Agentic text-based world model) 프레임워크인 WMGen-v1을 소개합니다. WMGen-v1은 대규모 시각-언어 모델(LVLM)을 사용하여 단일 참조 이미지로부터 구조화된 장면 표현을 구축하는 한편, 대규모 언어 모델(LLM)은 물리적 타당성 및 상식적 제약 하에서 가이드 기반의 장면 확장을 수행합니다. 이후, 이 추론 과정에서 생성된 구조화된 의미론적 표현(Semantic representations)을 조건으로 하여, 확산 모델(Diffusion model)이 다양하고 물리적으로 근거가 있는 롱테일 학습 데이터를 생성합니다. 내부 산업 데이터셋, ROADWork 및 LaRS 벤치마크에 대한 실험 결과, WMGen-v1이 베이스라인 방식들을 능가함을 입증했습니다. 특히, WMGen-v1 합성 데이터로만 학습된 탐지기(Detectors)는 전체 데이터셋 수준의 지표에서 실제 데이터만 사용했을 때의 성능에 근접하며, 이는 다운스트림 공간 인지(Spatial perception)를 위한 롱테일 데이터 부족 문제를 완화할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.