비디오 확산 모델은 이미지 합성에서의 성공을 바탕으로 놀라운 진전을 이루었다. 그러나 비디오의 추가적인 시간적 차원 처리는 계산 요구를 크게 증가시킨다. 특히 자기 주의는 시퀀스 길이에 따라 확장되어야 하는데, 이는 이러한 모델을 훈련하거나 실행하는 것을 어렵게 만든다. 이러한 도전에 대처하기 위해, 최근에는 비디오 확산에 새로운 주의 메커니즘을 도입하는 연구가 확산되고 있다. 이러한 새로운 주의 메커니즘은 비디오 내의 이웃 프레임 간의 관계를 캡처하는 데 특히 효과적이며, 비디오 내에서 효율적인 정보 교환을 도울 수 있다. 이러한 새로운 주의 메커니즘 중 하나는 원형 주의 메커니즘이다. 원형 주의 메커니즘은 비디오 확산 모델의 품질을 유지하면서 계산 비용을 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 이러한 새로운 주의 메커니즘은 비디오 내의 프레임 간의 상호 작용을 더 잘 포착할 수 있어, 품질 저하 없이 계산 비용을 줄일 수 있다. 이는 비디오 확산 모델의 실제 적용 가능성을 높일 뿐만 아니라, 더 많은 연구자들이 비디오 확산 모델을 탐구하고 새로운 응용 분야를 발견할 수 있게 도울 것으로 기대된다.

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