Score Distillation Sampling (SDS) コンセプトをオーディオ拡散モデルに適用したフレームワークとしての Audio-SDS は、専門的なデータセットを使わなくても、大規模な事前学習済みモデルを使って複数のオーディオタスクを実行できます。たとえば、物理的な衝突音の合成や、ヒントに基づくソース分離などが挙げられます。その主な利点は、一連の反復最適化を通じて複雑なオーディオ生成タスクがより効率的に処理できるという点です。この技術には広範な応用可能性があり、未来のオーディオ生成と処理の研究に強い基盤を提供します。