이 논문은 기존 이미지 애니메이션 프레임워크의 단점을 개선하기 위해 Eulerian 모션 필드를 활용하는 새로운 방법을 제시합니다. 새로운 방법은 인접 프레임 간의 짧은 시간 간격을 기술하는 모션 신호를 사용하며, 이는 병렬 학습을 가능하게 하고 오류가 제한된 감독을 제공합니다.
기존 방식의 드리프트 아티팩트를 줄이기 위해 양방향 기하학적 일관성 메커니즘을 도입하여 가려진 영역을 식별하고 마스크합니다.
실험 결과, 제안하는 방법은 학습 속도를 높이고 시간적 일관성을 유지하며 동적 아티팩트를 줄이는 데 효과적임을 입증했습니다.