확산 모델의 성능을 향상시키기 위해 몇 가지 접근 방식을 고려할 수 있습니다. 먼저, 3D 모델의 경우 메모리 요구량이 많은 문제를 해결하기 위해 효율적인 메모리 관리 방법을 도입할 수 있습니다. 예를 들어, 메모리 효율적인 아키텍처를 사용하거나 데이터를 효율적으로 압축하여 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다. 또한, 모델의 학습 알고리즘을 최적화하여 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있도록 개선할 수 있습니다. 더 나아가, 데이터 전처리 및 입력 데이터의 품질 향상을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 모델이 더 정확하고 일관된 결과를 생성할 수 있게 될 것입니다.