Als voorbeeld nemen we een spring-animatie. Als we ons network hier, met relatief weinig grenzen variaties op zouden laten genereren, zou het vanalles en noch wat kunnen generen, een animatie die gewoon loopt en niet springt, een animatie die kilometers de lucht in springt, een animatie die veel te vroeg of te laat springt, etc. De grenzen zorgen ervoor dat, in dit geval, ons karakter een sprong uitvoert, maar dat hij bijvoorbeeld vrij is om meer of minder door de knieën te zakken, iets vroeger of later te springen of neer te komen, zijn armen meer of minder op te tillen in de lucht, en zo verder. Je kan je het voorstellen zoals op de afbeelding hierboven, hoe meer grenzen, en hoe kleiner de variatie binnen de grenzen, hoe dichter bij de originele animatie de variaties zullen zijn.
Verder hebben we controle over de resultaten via instelbare parameters, twee daarvan zijn lichaamsvolume en kinetische energie. Deze kan je laten variëren om zo nieuwe gevarieerde animaties samen te stellen.