限定的な区間でガイダンスを適用することで、拡散モデルのサンプルと分布の品質が向上する

ガイダンスは高ノイズ領域では有害、低ノイズ領域では不要であり、中間のノイズ領域でのみ有効である。そのため、ガイダンスを最適な区間に制限することで、サンプル品質と分布品質を大幅に改善できる。