拡散モデルの学習過程では、主にノイズ除去能力とデータ分布の理解が重要な特徴表現として獲得されます。具体的には、拡散モデルは、元の画像からノイズを加えた画像を生成し、そのノイズを段階的に除去する過程を通じて、画像の構造やテクスチャに関する深い理解を得ます。この過程で、モデルは画像の高次元特徴を捉え、特に重要な情報を強調する能力を持つようになります。また、時間的埋め込みを用いることで、異なるノイズレベルにおける特徴を学習し、これにより、モデルは多様な画像生成タスクに対して柔軟に対応できるようになります。これらの特徴表現は、最終的にセグメンテーションタスクにおいても有用であり、より精度の高い結果をもたらすことが期待されます。