拡散モデルを用いた動画処理にはいくつかの課題と限界が存在する。まず、計算コストが高く、特に高解像度の動画データに対しては、トレーニングや推論にかかる時間が長くなる傾向がある。また、拡散モデルは、ノイズを段階的に除去するプロセスに依存しているため、動的なシーンや急激な変化がある場合には、適切なフレームを生成することが難しい場合がある。さらに、データの不均衡やラベルの不足も、モデルの性能に影響を与える要因となる。今後の研究方向性としては、計算効率を向上させるための軽量化手法や、リアルタイム処理を可能にするための最適化技術の開発が求められる。また、異なるドメインやシナリオにおける一般化能力を向上させるための転移学習や、自己教師あり学習の手法を取り入れることも重要である。