本文介绍了基于扩散模型的运动生成框架，如MotionDiffuse和DragNUWA，强调其在视频生成中的精细控制能力。研究通过运动建模和图像到视频转换，解决了动作生成的连贯性和计算效率问题，提出了新的运动引导模块和无调整框架，提升了轨迹控制和生成质量。

本文综述视频生成中的运动定制方法，包括MotionDirector、DreamVideo、MotionCtrl、LivePhoto、Motion-Zero、VMC、ControlVideo和C2M等，通过LoRA、扩散模型、时间注意力及轨迹控制，实现自定义动作、相机与物体运动控制，提升时序一致性和外观稳定性。