본 연구는 데이터의 비선형 대칭을 발견하기 위한 새로운 생성 모델 LaLiGAN을 제안한다. LaLiGAN은 데이터 공간과 잠재 공간 사이의 비선형 매핑, 그리고 잠재 공간에서의 선형 그룹 표현을 동시에 학습한다. 이를 통해 복잡한 실세계 데이터의 내재적 대칭을 효과적으로 발견할 수 있다.
