フレーム補間とは，時系列で異なる2つのフレームから，その間のフレームを補間するタスクである．従来の手法では，CNNを用いてオプティカルフローを予測し，その情報を使用して中間のフレームを生成したりしている．しかしながらそのような手法は，時系列情報をうまく捉えられず，複数フレームの生成に向いていない．最近では事前学習済みの拡散モデルであるStable Video Diffusionを使用したフレーム補間も提案されている．先行研究では2つのSVDを使用しており，モデルの容量が大きい．そこで本研究では1つのSVDに制限し，モデルの軽量化を行い，かつフレーム補間精度の向上を可能にした．