일관성 모델 학습에서 고수준 노이즈 레벨을 포함한 균형 잡힌 노이즈 분포와 커리큘럼이 중요하다. 이를 위해 다항식 기반 노이즈 스케줄링과 사인 함수 기반 커리큘럼을 제안한다.
전이 엔트로피를 CNN 학습 메커니즘에 통합하여 학습 과정을 가속화할 수 있다.