本論文では、視覚的拡散モデルが幾何学的問題に対して効果的な解法として機能できることを示しています。具体的には、ジャーダン曲線における四つの点で構成される正方形を含むかを問う「内接平方問題」や、スティーナーツリー問題、単純多角形問題といった有名な難しい幾何学的問題に対して、画像として各問題事例を扱い、ガウスノイズから近似解を生成する視覚的拡散モデルを訓練しました。この方法により、幾何学的推論を画像生成として再定義することが可能となり、さらに特定のアーキテクチャやドメイン適応を必要とせずに問題に取り組むことができます。この研究は、画像空間での操作が難しい問題に対する一般的かつ実用的なフレームワークを提供する可能性を示唆しています。