本論文は、知覚損失を拡散訓練に直接組み込むことでサンプルの質を高める、知覚損失に基づく拡散モデルを紹介しています。条件付き生成においては、本手法はサンプルの質を向上させる一方で、条件入力には影響を与えないため、サンプルの多様性を損なうことはありません。条件なし生成においても、サンプルの質を向上させる効果があります。論文では、手法の原理と実験結果を詳細に説明しています。