본 논문은 이산 확산 및 흐름 매칭 모델이 그래프와 같은 이산 구조의 생성 모델링을 크게 발전시켰지만, 중간 노이즈 상태 간의 의존성으로 인해 역 탈잡음 과정에서 오류 누적 및 전파(복합 탈잡음 오류) 문제가 발생한다는 점을 지적합니다. 이를 해결하기 위해, 저자들은 중간 상태 간의 조건부 독립성을 가정하여 이산 확산을 단순화하는 새로운 프레임워크인 Simple Iterative Denoising을 제안합니다. 또한, 데이터 분포 하에서의 가능성을 기반으로 인스턴스의 요소를 선택적으로 유지하거나 손상시키는 Critic을 통합하여 모델을 향상시켰습니다. 실험 결과, 제안된 방법이 그래프 생성 작업에서 기존 이산 확산 기준 모델보다 성능이 훨씬 뛰어남을 보여줍니다.
