연구진은 이산 확산 모델이 노이즈 제거기, 점수 비율, 또는 브릿지 플러그인 예측기 중 무엇을 학습하는지 분석했어요. Oracle Distance 정리를 통해 학습된 역방향 프로세스와 실제 역방향 프로세스 간의 경로 KL 발산이 데이터 엔트로피와 정확히 동일하다는 것을 증명했어요. 연구 결과, 모든 노이즈 프로세스는 동일한 최적의 부정 ELBO를 공유하며, 이는 순방향 프로세스가 깨끗한 데이터에 대한 정보를 파괴하는 비율과 관련돼 있어요.