提案手法が合成データから実世界データへの一般化性能が優れる理由は、ディフュージョンモデルの特性と密接に関連しています。ディフュージョンモデルは、画像生成において高い成功を収めており、その特性を活かして立体マッチングに応用することで、合成データから実世界データへの適応性が向上します。ディフュージョンモデルは、画像間の変換や情報の伝達を効果的にモデリングするため、異なるドメイン間での一般化性能が高いと言えます。提案手法がディフュージョンモデルを活用することで、合成データから実データへの適応性が向上し、優れた一般化性能を実現しています。