Diffuse to Chooseは、拡散モデルに基づいた画像修復モデルであり、主にバーチャル試着シーンで使用されます。本モデルは、画像修復時に参照物の細部を保持し、正確な意味論的操作を行うことができます。参照画像の詳細特徴を主要な拡散モデルの潜在特徴マップに直接融合し、知覚損失を組み合わせて参照物の細部をさらに保持することで、高速な推論と高忠実度の細部の両立を実現しています。