연구진은 비전-언어 잠재 확산 모델(LDM)을 활용한 역문제 해결 방식을 제안했어요. 새로운 프레임워크는 잠재 공간에서 사후 샘플링과 프롬프트 최적화를 동시에 수행하며, 기존 방식보다 적은 신경망 함수 평가 횟수(NFE)로 추론이 가능해요. 다양한 영상 역문제 실험에서 기존 방식보다 우수한 성능을 보이며 계산 비용도 크게 줄였어요.