DMD tvoria dve zložky, ktoré spoločne znižujú počet iterácií potrebných na vytvorenie použiteľného obrázku. Prvá zložka zvaná "regresná strata" (regression loss) organizuje počas tréningu obrázky na základe podobnosti, čo AI umožňuje rýchlejšie učenie. Druhá zložka sa nazýva strata distribučného priraďovania (distribution matching loss), ktorá zaznamenáva pravdepodobnosť zobrazenia, napríklad nahryznutého jablka, a porovnáva ju s pravdepodobnosťou toho, ako často na takéto jablko možno naraziť v skutočnom svete. Obe zložky spoločne minimalizujú bizarnosť výsledkov, ktoré AI vygeneruje.
"Zníženie počtu iterácií bolo svätým grálom difúznych modelov od ich úplného počiatku. Sme nadšení tým, že sa nám konečne podarila generácia obrázku v jednom kroku, pretože to dramaticky zníži nároky na výpočtový výkon a celý proces sa výrazne urýchli," uvádza Fredo Durand, ďalší hlavný autor autor štúdie, ktorý na MIT pôsobí ako profesor v odbore elektroinžinierstva a informačnej vedy.
Nový prístup dramaticky znižuje výpočtový výkon potrebný na generáciu obrázkov, pretože obrázok vznikne už po jednom kroku, nie po stovke krokov postupného vylepšovania ako pri pôvodných modeloch, dodáva Yin. Tento model fungovania dokáže podľa vedcov priniesť výhody v odvetviach ťažiacich z bleskurýchleho a efektívneho vykresľovania, ktoré dokáže výrazne urýchliť tvorbu obsahu.
