UNSBは、他の一歩法ベースライン手法よりも優れた性能を発揮する要因がいくつかあります。まず、UNSBは多段階生成を可能にし、複雑なマッピングを単純なマップの組み合わせに分解することで高品質な結果を得ることができます。これにより、従来のGANモデルでは実現困難だった性能向上が実現されています。さらに、UNSBは進化的学習技術と組み合わせることで効果的なサンプリングを行うことが可能です。この点でも従来の方法や既存のOT手法よりも優位性が示されています。