近年、大規模データセットと事前学習済み拡散モデルのおかげで画像再照明技術は進歩し、一貫性のある照明の適用がより一般的になりました。しかし、ビデオ再照明の分野では、高額なトレーニングコストと多様で高品質なビデオ再照明データセットの不足により、進歩は比較的遅れています。画像再照明モデルをビデオにフレームごとに適用するだけでは、光源の一貫性のなさや再照明された外観の一貫性のなさが原因で、最終的に生成されたビデオにちらつきが生じるなど、様々な問題が発生します。この問題を解決するために、研究チームはLight-Aを提案しました。