ハイパースペクトル画像（HSI）の品質向上は重要な研究領域であり、特に超解像技術に焦点が当てられています。しかし、従来の拡散モデルには多くの課題があります。HSIは高いスペクトル次元を持っているため、通常のモデルではメモリを大量に消費し、生成に対する直感的な収束が困難です。本研究では、GSIDiffと呼ばれる新しいフレームワークを提案し、4倍の解像度でHSIを再構築します。ウェーブレットベースのエンコーダーデコーダーを用いてHSIを効率的に圧縮し、幾何学的特徴を保持する拡散プロセスを組み込みました。また、多層損失関数を設計し、安定した収束と高い再構築忠実度を促進します。このモデルは、忠実性、スペクトル精度、視覚的リアリズム、明瞭さなどの複数の次元で最先端の成果を示しました。