OmniViDの性能向上のためには、新しい技術的アプローチをいくつか検討することができます。例えば、より高度なモデルアーキテクチャやトレーニング戦略の導入、より効率的な特徴抽出方法の探求、さらなるデータ拡張や強化学習の導入などが考えられます。また、異なるビデオタスクに特化した新しいトレーニング手法や損失関数の開発も性能向上に寄与する可能性があります。さらに、ハードウェアや計算リソースの最適化、モデルのスケーラビリティ向上なども検討すべきポイントです。これらの新しい技術的アプローチを組み合わせることで、OmniViDの性能をさらに向上させることができるでしょう。