Apple skúma, prečo difúzne modely niekedy zvládnu viac objektov, než videli pri tréningu
Apple otvoril otázku, prečo difúzne modely občas zvládnu skladať nové kombinácie objektov mimo tréningových dát a inokedy zlyhajú. Práca o kompozičnej generalizácii navrhuje, že rozhodujúca môže byť lokalita závislostí v modeli, nie iba veľkosť siete alebo množstvo dát.