최근 역문제 복원에 대해 베이즈 정리에 의한 우도항과 사전분포가 결합되어 있는 사후샘플링을 바탕으로 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 하지만 이는 스탭 크기나 열화연산자의 정확도에 따라 정확한 복원에 애로 사항이 있는 상황이다. 본 논문은 역문제 복원에서 기존 확산기반 기법의 한계를 극복하기 위해 A Trust-RegIon Diffusion sampler with an ENTropic boundary(TRIDENT)를 제안한다. 이는 Kullback-Liebler (KL) 발산 기반 신뢰영역을 도입하여 각 우도 업데이트가 사전분포의 고밀도 영역을 벗어나지 않도록 제한한다. 이를 통해 zero-shot 연산자 불변성과 안정적 수렴을 보장하며, 다양한 실험에서 기존 방법 대비 향상된 복원 성능과 지각적 품질을 입증하였다.
Lee et al. (Sat,)는 이 질문을 연구했다.