연구진은 비디오 모델의 카메라 제어 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시했어요. 기존 방식의 한계를 극복하기 위해, 카메라 제어를 복잡한 매핑 문제로 보는 대신 기하학적 가이드로 재해석했어요. 이 방법은 기존 모델을 추가 훈련 없이 활용하여 다양한 품질 지표에서 뛰어난 성능을 보여줘요.
새로운 접근법은 프레임 간 변위장을 활용하여 잠재 특징을 재샘플링하는 방식으로, 기존 방식 대비 성능 저하를 최소화했어요. 이를 통해 연구진은 대표적인 비디오 모델들이 공유하는 편향과 카메라 제어에 대한 반응 차이를 분석했어요.