本論文では、画像間変換手法であるOT-ALDを提案します。この手法は、サイクル一貫性を保ちながら強い柔軟性を実現する新しいアプローチです。従来の手法であるDual Diffusion Implicit Bridge（DDIB）は、ソースドメインとターゲットドメインの二つの拡散モデルをリンクし、ノイズを加えたソース画像から潜在コードを取得し、ターゲットドメインでデノイズして画像を生成します。しかし、低効率な変換と潜在分布の不一致による変換の経路偏差が課題でした。OT-ALDは、最適輸送理論に基づき、これらの課題を解決します。具体的には、ソースドメインの潜在分布からターゲットドメインの潜在分布へのOTマップを算出し、それを逆拡散過程の出発点として使用します。実験により、OT-ALDはサンプリング効率を20.29%向上させ、FIDスコアを平均2.6削減することが確認されました。