该研究提出了一种基于梯度流的无参数算法，用于学习复杂数据集的潜在分布和从中进行抽样。实验结果表明，该算法能够成功地捕捉不同类型的数据分布结构。

通过 Wasserstein 空间中的近端梯度下降实现基于流的生成模型的收敛
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