연구진은 블록 기반 시퀀스 모델인 BlockGen을 개발하여, 마스크드 디퓨전(MDM)과 유니폼 디퓨전(USDM)의 성능을 비교 분석했어요. BlockGen은 다양한 블록 크기로 학습하며, AR(Auto-Regressive)과 순수 디퓨전 사이의 likelihood를 더욱 세밀하게 조정해요. AR-정보 기반 예측-수정 샘플링(ARPC)을 통해, 유니폼 디퓨전은 마스크드 디퓨전보다 뛰어난 성능을 보이며, 특히 적은 단계에서 효과적이에요.