연구진은 데이터가 집중된 저차원 다양체 구조를 고려한 새로운 확산 모델 PTL-Diffusion을 제안했어요. PTL-Diffusion은 기존 확산 모델과 달리 주기적인 가우시안 말단 법칙을 사용해 다양체 수준의 구조를 명시적으로 반영해요. 실험 결과, PTL-Diffusion은 기존 DDPM 기반 모델보다 다양체 수준의 분포 매칭 성능을 개선하고, 오류를 줄이는 데 효과적이었어요.