本文探讨了一种基于连续归一化流的生成模型，结合流匹配方法与扩散路径，提升了训练的鲁棒性和稳定性。通过多种算法优化生成过程，实现高质量样本生成和高效图像合成，尤其在单细胞轨迹预测任务中表现优异。研究显示，该方法在多个数据集上显著提升了性能。