본 연구는 Variational Rectified Flow Matching을 연구하는데, 이는 클래식한 정정 흐름 매칭을 다중 모달 속도 벡터 필드를 모델링하여 향상시키는 프레임워크이다. 추론 시간에는 소스 분포에서 대상 분포로 샘플을 ‘이동’시키는 과정으로 속도 벡터 필드를 통해 보통 미분 방정식을 해결한다. 훈련 시간에는 속도 벡터 필드를 소스와 대상 분포에서 무작위로 추출된 결합된 샘플 사이를 선형 보간하여 학습한다. 이는 ”ground-truth” 속도에 이르게 된다.

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