연구진은 역문제에서 발생하는 시간 의존적 likelihood score의 분석적 불가능성을 극복하기 위해 새로운 근접 기반 생성 모델(PGM) 프레임워크를 제안했습니다. PGM은 확산 과정에서의 가우시안 컨볼루션과 비부드러운 최적화에서의 모로-요시다 정규화 간의 이론적 동치성을 활용하여 새로운 샘플링 메커니즘을 구현합니다. 실험 결과, PGM은 기존 방법보다 재구성 품질과 샘플링 시간 측면에서 뛰어난 성능을 보였습니다.