本論文では、合成ビデオのリアリズムを向上させるためのアプローチが提案されています。このアプローチはゼロショットフレームワークであり、合成ビデオの空間的および時間的な多層構造を強化したビデオに保持することに焦点を当てています。具体的には、補助モデルを使用して深度マップやセマンティックマップなどの構造認識情報に基づいて生成・ノイズ除去プロセスを条件付けることで、シミュレータから情報を抽出することなく、元の合成ビデオとの構造的かつ意味的な整合性を保ったまま、フォトリアリスティックな動画を生成します。実験結果では、提案手法が既存のベースラインよりも優れた構造的一貫性を示し、最先端のリアリズム品質を維持することが確認されています。