यह शोधपत्र शोर-निरोधक विसरण संभाव्यता मॉडल (DDPM) के अनुमान संबंधी अड़चन को दूर करने के लिए DDPM और संभाव्य स्थानीयकरण के बीच संबंध का उपयोग करता है। यह सिद्ध करके कि DDPM की वृद्धिशीलता विनिमयशीलता गुणधर्म को संतुष्ट करती है, हम प्रदर्शित करते हैं कि स्वतःप्रत्यागामी मॉडल पर आधारित विभिन्न प्रदर्शन अनुकूलन तकनीकों को विसरण सेटिंग पर लागू किया जा सकता है। विशेष रूप से, हम "स्वचालित पूर्वानुमानित डिकोडिंग" (ASD) का प्रस्ताव करते हैं, जो सहायक मॉडल की आवश्यकता के बिना DDPM के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले पूर्वानुमानित डिकोडिंग एल्गोरिथम का एक विस्तार है। हम सैद्धांतिक विश्लेषण के माध्यम से प्रदर्शित करते हैं कि ASD, K-चरण अनुक्रमिक DDPM की तुलना में $\tilde{O}(K^{\frac{1}{3}})$ समानांतर निष्पादन गति प्राप्त करता है, और प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करता है कि यह विभिन्न अनुप्रयोगों में DDPM अनुमान को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ करता है।
