잠재 흐름 매칭
데이터 분포 간의 변환 경로를 직접 학습하는 생성 모델 기법이다. 확산 모델(Diffusion)보다 학습이 안정적이고 효율적이며 고차원 잠재 공간에서 정교한 데이터 생성을 가능하게 한다.