연구진은 디퓨전 모델의 샘플링 과정을 압축했을 때 발생하는 문제를 해결하기 위해 정규화 경로 모델(NTM)을 제안했어요. NTM은 역방향 각 단계를 조건부 정규화 흐름으로 모델링하며, 이를 통해 정확한 likelihood 기반 학습이 가능해요. 연구 결과, NTM은 4단계 샘플링만으로도 강력한 이미지 생성 기준을 충족하거나 능가하며, 생성 경로에 대한 정확한 likelihood를 유지했어요.