Flow-matching diffusion

플로우 매칭 확산은 확률적 역변환 과정 대신 연속적 시간 스케줄에 따른 벡터장(flow)을 학습해 샘플을 생성하는 방법으로, 입력 분포에서 목적 분포로의 연속적인 변환을 모델링하여 고품질 오디오 합성에 사용된다. 이 접근은 노이즈 기반의 표준 diffusion과 달리 직접적인 변환 경로를 학습해 샘플링 효율성이나 안정성 측면에서 장점을 제공할 수 있어 본 게시물의 오디오 생성 파이프라인 설계와 직접 연관된다.