기존 디퀀타이제이션 방법과 PaddingFlow의 성능 차이는 주로 데이터 분포의 보존과 모델의 복잡성에 기인합니다. 기존 디퀀타이제이션 방법은 데이터 분포를 변경하거나 추가 모델을 사용하여 노이즈를 생성하는 방식이 많았습니다. 이로 인해 데이터 분포의 왜곡이 발생할 수 있고 모델의 학습이 어려워질 수 있습니다. 반면 PaddingFlow는 패딩 차원을 활용하여 데이터에 노이즈를 추가하고, 데이터 분포를 변경하지 않으면서 모델의 성능을 향상시킵니다. 또한 PaddingFlow는 간단하고 효율적인 방법으로 모델을 개선할 수 있습니다.