본 연구는 계층적 결정 트리와 디퓨전 프로세스 간의 수학적 연관성을 확립하여 결정 트리와 디퓨전 모델을 통합합니다.
연구팀은 두 모델이 공유하는 최적화 원칙인 '글로벌 트래jectory 스코어 매칭(GTSM)'을 발견했으며, 이상적인 버전의 그래디언트 부스팅은 이 원칙에 대해 최적으로 작동합니다.
실제 적용 사례로는 테이블 데이터 생성 시 경쟁력 있는 품질과 2배 빠른 속도를 달성한 'Treeflow'와, 벤치마크에서 교사 모델 성능의 2% 이내로 일치하는 'DSMTree'가 있습니다.