该研究提出了一种新训练技术，利用受损数据训练扩散模型，并引入GSURE损失函数。研究表明，GSURE损失在特定条件下可实现与完全监督模型相当的生成性能，并通过优化目标函数的加权方案，显著提升了扩散模型在处理不同噪声水平数据时的性能。