디퓨전(Diffusion) 아키텍처는 이제 합성곱 UNet뿐만 아니라 Vision Transformer (ViT)에서 영감을 받은 Diffusion Transformers (DiTs)와 같은 트랜스포머 기반 설계까지 포함하고 있지만, 이러한 아키텍처 내에서 구조화된 기하학적 섭동(geometric perturbations)이 미치는 영향은 여전히 제대로 이해되지 않고 있습니다. 우리는 기하학적으로 일관된 변형과 일관되지 않은 변형을 대조하며, 이면각 군(dihedral group)의 반사 기반 요소를 제어된 내부 개입(internal interventions)으로서 중간 은닉 상태(intermediate hidden states)에 적용하는 통합 프레임워크를 통해 이 문제를 연구합니다. Self-Consistency Shift (SCS), Activation Mass Scatter (AMS), 그리고 Drift를 포함한 활성화 수준의 진단 도구를 사용하여 특징 안정성(feature stability)과 기하학적 드리프트(geometric drift)를 분석합니다. 연구 결과, 일관된 변환은 안정성을 향상시키는 반면, 일관되지 않은 변환은 예측 가능하고 아키텍처 특유의 실패를 유도한다는 것을 발견했습니다. 주요 Stable Diffusion 2.1 U-Net 연구에서는 세 개의 시드(seed)에 대해 7가지 개입 모드를 평가하였으며, 내부 진단 결과에 이미지 수준의 FID, KID, CLIP score 및 LPIPS 다양성을 보완하여 분석했습니다. 이를 뒷받침하는 ViT 및 제어된 DiT 분석과 종합해 볼 때, 이러한 결과는 기하학적 일관성(geometric consistency)이 공간적으로 구조화된 비전 및 디퓨전 모델에서 안정적인 은닉 상태 개입을 위한 핵심 원칙임을 입증합니다.