연구진은 복잡도 균형 분할(CBS)이라는 새로운 프레임워크를 제안하여 확산 모델의 효율성을 높였어요. CBS는 생성 워크로드를 여러 전문 하위 네트워크로 분산하여 시간 축을 따라 복잡도를 추정하고, 더 어려운 영역에 더 많은 용량을 할당해요. Dirichlet 에너지와 샘플링 경로 가속도를 기반으로 하는 모니터 함수를 도입하여 복잡도 프로필을 추정하며, FID 점수를 최대 35% 향상시켰어요.