확산 세분화 모델의 성능을 피드포워드 세분화 모델과 비교할 때 고려해야 할 다른 요소는 모델의 불확실성 측면입니다. 확산 모델은 불확실성을 고려한 확률적 모델링을 제공하며 다양한 결과를 생성할 수 있습니다. 이에 따라 세분화 결과의 불확실성을 적절히 고려하는 것이 중요합니다. 또한, 확산 모델의 학습 및 추론 과정에서 발생하는 불확실성을 효과적으로 관리하고 해석하는 방법을 고려해야 합니다. 이러한 불확실성 요소를 고려하여 모델의 성능을 평가하고 개선하는 것이 중요합니다.