扩散模型与流匹配本质上等价，尽管实现方式不同。扩散模型通过去噪声逐步恢复数据，而流匹配通过可逆变换映射分布。研究表明，两者可灵活结合，利用不同采样策略提升生成效果。
混合可分离流的边际一致性混合物模型 (MosES) 是一种新颖的时间序列预测模型，通过结合多个高斯过程和可逆变换，保持边际一致性。
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