DistDiff는 hierarchical prototypes를 사용하여 실제 데이터 분포를 효과적으로 대표하고 중간 특징을 에너지 가이드로 최적화함으로써 확산 과정을 최적화합니다. 이를 통해 생성된 데이터 분포를 실제 데이터 분포와 일치시키는 데 성공하며, 이는 기존 방법들을 능가하는 성능을 보여줍니다. DistDiff는 이미지 변환 방법과 확산 기반 방법을 비교하여 더 나은 다양성과 일관성을 제공하며, 특히 hierarchical prototypes를 사용하여 데이터 분포를 효과적으로 대표함으로써 성능을 향상시킵니다. 이는 데이터 확장 작업에서 중요한 역할을 하며, 모델의 성능을 향상시키고 데이터 다양성을 증가시킵니다.