연구진은 디퓨전 모델의 의미 정렬 성능을 향상시키는 새로운 샘플링 기법인 $Z^2$-샘플링을 제안했어요. $Z^2$-샘플링은 기존 지그재그 샘플링의 단점을 보완하여 계산 비용을 줄이고, 성능 저하 없이 의미 탐색을 가능하게 해요. 새로운 기법은 다양한 모델과 모달리티에서 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보여주며, 기존 정렬 프레임워크와도 호환성을 입증했어요.