SPI-GANは、サンプリング時間を短縮するためにいくつかの方法を採用しています。まず第一に、SPI-GANはSGMと比較してより単純なプロセスを学習することでサンプリング時間を削減しています。具体的には、SGMが複雑な前進/後退過程を持つのに対し、SPI-GANは直接生成される偽画像を再帰的計算なしで生成することが可能です。また、モデル訓練時にu ∈ (0, 1] の範囲でトレーニングされており、実際の画像生成では常にu = 1 を使用するため、効率的かつ迅速な画像生成が可能です。このようなアプローチによってSPI-GANは高品質のサンプルを提供しつつもサンプリング時間を最小限に抑えることができます。