本研究提出了FlexiAct，解决了现有动作定制方法在空间结构一致性方面的局限。该方法通过轻量级RefAdapter和频率感知动作提取，实现了在不同布局、视角和骨架结构间的灵活性，实验结果表明其优于传统技术，适用于多样化场景。

MotionCrafter是一种新型的动作定制方法，通过并行时空架构注入参考动作，增强动作与外观的解耦。研究提出个性化的姿态估计器，显著提升视频中的姿态标注精度，并在视频合成中处理异常数据，保持外观一致性，表现优于现有技术。

该文综述视频扩散模型的动作定制方法，包括MotionDirector、VMC、AnimateZero、MotionCrafter和DreamVideo等。这些方法利用LoRA、时间注意力调整、运动蒸馏等技术，从少量视频样本学习特定动作，生成外观多样、时序一致的自定义视频，并支持外观与动作解耦及混合控制。