本文探讨了渐进流模型和得分基础生成模型的数学结构，提出了一种基于核函数的得分函数模型，以提升训练性能。通过最小化Wasserstein损失，解决无监督学习问题，并证明了常微分方程（ODE）与真实数据分布之间的关系。此外，研究还提出了Wasserstein梯度流方法，展示了其在高维数据集上的性能和可扩展性。