DMを使用してトレーニング-サンプリング間の不一致を削減することは、他のアプリケーションでも重要な意味を持ちます。例えば、自然画像補完やぼかし処理など様々な逆問題では、データ整合性から生じるエラーが生成品質に与える影響が大きい場面があります。そのため、DMアプローチは再構築エラーを効果的に軽減し、生成された画像が元々想定されていた分布近くまで戻すことで再構築品質向上へ貢献します。