人工知能画像生成技術の発展に伴い、様々な応用が生まれています。さらに、姿勢確信度に基づく領域損失の拡大によって、画像の歪みが大幅に軽減されます。本フレームワークは、確信度感知姿勢誘導と領域損失拡大などの技術を用いてビデオの品質と安定性を向上させ、将来性のあるビデオ生成フレームワークです。しかしながら、ビデオ生成は、制御可能性、ビデオの長さ、詳細の豊富さなど、多くの課題に直面しており、これらの問題が技術の応用と普及を妨げています。最後に、長く滑らかなビデオを生成するために、〇〇（原文に続く内容が欠損しているため、具体的な手法を記述できません）という手法を提案しています。