提案手法の一段階拡散モデルは、初期予測から高周波残差を生成することで再構成精度を向上させることに成功していますが、多段階拡散モデルに拡張することでさらなる精度向上が期待できる可能性があります。多段階拡散モデルでは、複数のステップを経てノイズを除去し、より詳細な画像を生成することが可能です。これにより、初期予測の粗さを段階的に改善し、最終的な再構成結果における細部の再現性を高めることができるでしょう。また、各ステップで異なるノイズレベルに対応することで、より多様な画像特性に適応できる柔軟性も得られます。したがって、提案手法を多段階拡散モデルに拡張することは、再構成精度の向上に寄与する可能性が高いと考えられます。