本研究提出了MiLA框架，以解决自主驾驶系统对稀缺多样化数据的需求。该框架通过粗到细的生成方法和去噪模块，显著提升了长时段视频的生成质量，实验结果表明其效果先进。

本研究提出MILA方法，以解决本体匹配在数据互操作性中的挑战。MILA通过检索-识别-提示流程，提高语义对应的准确性，减少对大型语言模型的请求，表现优于现有系统，具有广泛的应用潜力。