연구진은 이미지 및 비디오 생성 모델의 비정형적인 변화를 분석하고 개선하기 위해 의미적 진행 함수라는 새로운 방법을 제시했어요. 이 함수는 시퀀스 전체의 의미 변화를 1차원적으로 표현하며, 의미적 엠베딩 간의 거리를 계산하여 부드러운 곡선을 생성해요. 연구진은 이 방법을 통해 비디오 시퀀스의 의미 변화를 일정하게 만들어 더욱 부드럽고 일관된 전환을 만들 수 있으며, 다양한 생성 모델의 의미적 페이싱을 비교하고 제어할 수 있어요.