จุดสำคัญไม่ใช่แค่ demo แก้ไขภาพอีกตัวหนึ่ง ChordEdit จับปัญหาที่เกิดกับการแก้ไขแบบ one-step โดยตรง: backbone T2I ที่เร็วอย่าง SD-Turbo สร้างภาพได้ไว แต่การแก้ไขแบบ training-free อาจลากทั้งวัตถุและพื้นหลังให้หลุดทิศเมื่อทุกอย่างถูกบีบอยู่ในก้าวใหญ่ก้าวเดียว เส้นทางพลังงานต่ำช่วยจำกัดการเปลี่ยนแปลงให้ใส่ความหมายเป้าหมายได้โดยยังรักษาโครงสร้างภาพต้นฉบับ
ตารางใน paper, demo ทางการ และการอ่านเชิงผลิตภัณฑ์ควรดูแยกกัน ตัวเลขมาจากโปรโตคอล benchmark ส่วนคุณภาพจริงยังขึ้นกับภาพที่อัปโหลด, prompts, seed และข้อจำกัดของโมเดล