為了進一步提高我們方法的時間一致性和生成質量，可以考慮以下幾個方向：
增強參考注意力機制：目前的參考注意力機制已經能夠在大範圍內進行空間匹配，但可以進一步優化其算法，以更好地捕捉快速運動中的細節。透過引入多層次的注意力機制，模型可以在不同的時間步驟中更精確地對應參考幀和生成幀之間的關係。
改進序列採樣策略：在序列採樣中，除了使用重疊混合模塊和前參考注意力外，還可以考慮引入更多的重疊幀，以進一步減少生成過程中的誤差累積。這樣可以在生成長視頻時保持更高的時間一致性。
多樣化訓練數據：擴展訓練數據集，包含更多不同風格和主題的動畫，能夠提高模型的泛化能力。這樣可以使模型在面對不同的動畫風格時，仍然能夠保持高質量的生成效果。
使用更高解析度的訓練：在訓練過程中使用更高解析度的視頻幀，能夠捕捉到更多的細節，從而提高生成質量。這需要更強大的計算資源，但能顯著改善最終生成的視頻質量。