일관성 모델을 사용하는 비디오 편집에는 몇 가지 잠재적인 단점이 있을 수 있습니다. 첫째, 일관성 모델은 학습 데이터에 의존하기 때문에 데이터의 품질과 다양성에 영향을 받을 수 있습니다. 또한, 일관성 모델은 복잡한 비디오 편집 작업에 대한 적응력이 제한될 수 있습니다. 또한, 일관성 모델은 계산 비용이 높을 수 있으며, 실시간 편집 작업에 제약을 줄 수 있습니다. 또한, 일관성 모델은 특정한 유형의 편집 작업에 적합하지 않을 수 있으며, 다양한 비디오 편집 요구 사항을 충족시키기 어려울 수 있습니다.