연구진은 디퓨전 기반 역문제 해결 과정에서 발생하는 환각 현상, 즉 측정 데이터와 일치하지 않는 시각적 내용이 생성되는 문제를 분석했어요.
분석 결과, 환각 현상은 사전 업데이트 과정에서 발생하며, 측정 데이터 반영 전에 잘못된 내용이 포함될 수 있다고 밝혔어요.
연구진은 사전 업데이트의 안정성을 검증하고, 현재 반복 단계에서 변위를 재조정하는 Robust Prior Update (RPU) 모듈을 제안하여 FFHQ 및 ImageNet 데이터셋에서 성능 향상을 확인했어요.