본 논문은 기존 비디오 편집 모델이 초점 평면을 명시적으로 제어하거나 보케 강도를 조절하는 데 한계가 있음을 지적하며, 시간적 일관성을 갖는 깊이 인식 보케 효과를 생성하는 단일 단계 비디오 보케 프레임워크를 제안합니다. 다층 이미지(MPI) 표현을 활용하여 깊이에 따른 블러 합성을 위한 명시적인 기하학적 안내를 제공하고, 단일 단계 비디오 확산 모델을 MPI 계층에 조건화하여 사실적이고 일관된 보케 효과를 다양한 장면에서 달성합니다. 또한, 시간적 일관성, 깊이 강건성 및 디테일 보존을 향상시키기 위한 점진적 학습 전략을 도입합니다. 실험 결과, 본 방법이 고품질의 제어 가능한 보케 효과를 생성하고 여러 평가 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다.