近年来，生成式人工智能在图像生成领域取得了重大进步，催生了多种应用。然而，视频生成在可控性、视频长度、细节丰富性等各个方面仍面临相当大的挑战，阻碍了该技术的应用和普及。在这项工作中，我们提出了一个可控的视频生成框架，它可以生成任意长度的高质量视频，并带有任何运动引导。与以前的方法相比，我们的方法有几个亮点。首先，通过置信度感知姿势指导，可以实现时间平滑度，从而通过大规模训练数据增强模型稳健性。其次，基于位姿置信度的区域损失放大显著缓解了图像的失真;最后，针对生成长而流畅的视频，提出了一种渐进式潜在融合策略。通过这种方式，可以生成任意长度的视频，并且资源消耗可以接受。通过广泛的实验和用户研究，我们在多个方面都比以前的方法有了显着改进。
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