하나의 공이 다른 공을 치고, 그 다음 공을 친다면, 비디오 모델은 각 바운스의 결과를 예측해야 합니다. 다중 공 하드스피어 역학에 대한 통제된 실험에서, 우리는 표준 양방향 비디오 확산 모델의 성능이 인과 사슬(causal chain)이 길어짐에 따라 저하된다는 것을 발견했습니다. 공-공 상호작용이 없는 길이 매칭 단일 공 제어 환경에서는 이러한 성능 저하가 크게 사라지며, 이는 영상의 길이가 아닌 의존적 이벤트 구조를 원인으로 격리합니다. 개입 연구 전반에 걸쳐, 자기회귀식(autoregressive)/블록별 생성 및 아키텍처 깊이와 같이 효과적인 직렬 계산을 증가시키는 방법들이 성능을 불균형적으로 향상시키며, 이를 통해 개선됨을 확인했습니다. 우리는 이 패턴을 '직렬성 격차(seriality gap)'로 규명합니다: 이는 점진적으로 증가하는 직렬 계산을 요구하는 작업과, 스케일 가능한 직렬 계산을 제공하지 못하는 비디오 확산 모델의 디노이징 루프 간의 불일치입니다. 나아가 우리는 결정론적 비디오 예측에 대해, 디노이징 단계가 백본(backbone) 이상의 직렬 계산을 추가하지 않음을 증명하며, 이는 직렬 추론 및 시뮬레이션 작업에서 비디오 확산 모델이 겪는 구조적 장애물임을 나타냅니다.