Obwohl Diffusionsmodelle wie DiffAssemble für Reassembly-Aufgaben viele Vorteile bieten, könnten einige potenzielle Kritikpunkte gegen ihre Verwendung vorgebracht werden. Ein mögliches Problem könnte die Komplexität der Modelle sein, die zu einer erhöhten Rechenleistung und Speicheranforderungen führen könnte. Dies könnte die Implementierung in ressourcenbeschränkten Umgebungen erschweren. Ein weiterer Kritikpunkt könnte die Notwendigkeit großer Trainingsdatensätze sein, um die Modelle effektiv zu trainieren. Dies könnte die Anwendbarkeit in Szenarien mit begrenzten Daten einschränken. Darüber hinaus könnten Diffusionsmodelle anfällig für Overfitting sein, insbesondere wenn sie auf komplexe Reassembly-Aufgaben angewendet werden, was die allgemeine Leistung des Modells beeinträchtigen könnte.