Um eine gleichzeitige Bearbeitung von Bewegung und Erscheinung in UniEdit zu ermöglichen, könnten folgende Schritte unternommen werden:
Integrierung von Multi-Task-Learning: Durch die Implementierung eines Multi-Task-Learning-Ansatzes könnte UniEdit trainiert werden, um sowohl die Bewegung als auch die Erscheinung gleichzeitig zu bearbeiten. Dies würde es dem Modell ermöglichen, beide Aspekte effizient zu berücksichtigen und möglicherweise sogar Wechselwirkungen zwischen Bewegung und Erscheinung zu berücksichtigen.
Erweiterung der Architektur: Eine Anpassung der Architektur von UniEdit könnte vorgenommen werden, um spezifische Module oder Schichten hinzuzufügen, die sich auf die gleichzeitige Bearbeitung von Bewegung und Erscheinung konzentrieren. Dies könnte die Integration von Mechanismen zur Koordination und Synchronisation der Bearbeitungsschritte umfassen.
Optimierung der Injektionsmechanismen: Durch die Feinabstimmung der Mechanismen zur Injektion von Bewegungs- und Erscheinungsmerkmalen in den Hauptbearbeitungspfad könnte eine gleichzeitige Bearbeitung effektiver gesteuert werden. Dies könnte die Entwicklung von präziseren und kontrollierteren Injektionsstrategien umfassen.