연구진은 디퓨전 모델의 샘플링 품질을 개선하는 새로운 기법인 SURGE(Unbiased Resampling via Girsanov Estimation)를 발표했어요. SURGE는 경로 기반 중요도 재가중치를 활용하여 기존 방식의 편향과 계산 부담을 줄여요.
기존 방법과 달리 SURGE는 점수나 헤세션 계산 없이 경로에 간단한 곱셈 가중치를 적용하고 주기적으로 리샘플링하는 방식으로 작동해요.
SURGE는 합성 테스트와 디퓨전 모델 벤치마크에서 기존 기법보다 우수한 성능을 보이며, 구현이 간단하고 완전한 그래디언트 프리 방식을 제공해요.