연구진은 디퓨전 모델 학습의 비효율성을 야기하는 '표현 퇴화' 문제를 지적하며, 노이즈 증가에 따라 모델 출력이 구조적 왜곡을 보이는 현상을 분석했어요. 표현 퇴화는 신경망 탄젠트 커널(NTK)의 스펙트럼 약화와 효과적인 저랭크 행동과 관련 있으며, 이를 해결하기 위해 '명확화된 표현 디퓨전(ERD)' 프레임워크를 제안했어요. ERD는 외부 감독 없이 표현 학습을 안정화하여 수렴 속도를 높이고 다양한 디퓨전 모델에서 우수한 성능을 달성했어요.