PNC(Progressive Neural Compression)와 FrameCorr 간의 성능 차이는 주로 두 가지 요인에서 기인한다. 첫째, PNC는 정적 이미지에 최적화된 모델로, 이미지 분류 정확도를 높이기 위해 설계되었다. 반면, FrameCorr는 비디오 프레임의 인코딩 정보를 예측하는 데 중점을 두고 있지만, K 프레임의 정보를 활용하는 방식이 PNC의 접근 방식과 다르다. 이로 인해 FrameCorr는 훈련 데이터와 테스트 데이터 간의 인코딩 정보 공간의 차이로 인해 예측 성능이 저하될 수 있다. 둘째, FrameCorr의 모델 복잡성이 낮아, 프레임 간의 상관관계를 충분히 포착하지 못할 수 있다. PNC는 고급 기능을 활용하여 결측 데이터를 처리하는 반면, FrameCorr는 단순한 예측을 통해 결측 부분을 채우려 하므로 성능 차이가 발생한다.