연구진은 디퓨전 후류 샘플링의 안정성을 높이는 새로운 방법을 제시했어요. 기존 방식의 수동 튜닝 문제를 해결하기 위해, 기하학적 좌표계 기반의 가우스-뉴턴 수정법을 사용했어요. 이 방법은 디노이저를 통해 likelihood 그래디언트를 되돌려주고, 곡률 모델을 활용하여 샘플링을 안정화해요.
FFHQ와 ImageNet 데이터셋에서 기존 방식과 경쟁력 있는 PSNR/SSIM/LPIPS 성능을 보이면서도 더 빠른 속도를 보여줬어요. 특히 가속 MRI 재구성에서는 가장 뛰어난 PSNR/SSIM을 달성했어요.