EmerDiffは、拡散モデルから抽出されたセマンティック知識を利用して、追加の訓練なしで、きめ細かいセグメンテーションマップを生成することを目的とした最新の拡散モデルです。Stable Diffusion（SD）から抽出されたセマンティック知識を利用することで、低次元特徴マップからの画素レベルのセマンティック関係の直接抽出という課題を克服し、これらの関係を利用して画像解像度のセグメンテーションマップを構築します。広範な実験により、生成されたセグメンテーションマップは鮮明で、画像の詳細な部分を捉えていることが検証されており、拡散モデルには高精度な画素レベルのセマンティック知識が存在することを示しています。