提案手法のMASF（Moving Average Sampling in Frequency domain）は、既存の拡散モデルに対して大幅なパフォーマンス向上を達成しています。MASFの理論的な裏付けは、以下の要素に基づいています。まず、MASFは反復的な除雑音プロセスをモデル最適化として捉え、前のすべてのサンプルを活用する移動平均メカニズムを活用しています。さらに、MASFはサンプルを異なる周波数成分に分解し、各成分の動的進化を可能にすることで、周波数領域での動的な移動平均を実行しています。これにより、周波数成分ごとに異なる進化を促進し、除雑音プロセス全体での調和の取れた安定化を実現しています。MASFの理論的な裏付けは、モデル最適化と周波数進化の統合により、除雑音プロセスの安定性を向上させることにあります。