本研究探讨了动态生成模型在视频数据中的应用，提出了基于变换的网络架构和Rough Transformer，以提高长程依赖建模的效率。研究表明，Rough Transformer在时间序列任务中优于传统模型，且计算成本显著降低。此外，AMLNet和GAT-GAN在需求预测和长时间序列生成中也表现出色。