本文提出了一种新的生成模型方法，结合了扩散薛定谔桥与基于评分的生成模型，解决了复杂数据生成的局限性，提升了训练效率和模型性能。研究表明该方法在多个数据集上有效，并引入了新的采样算法和反射谢尔宾格算法，增强了生成模型的灵活性和样本质量。

本研究提出了一种新理论简化方法，将扩散薛定谔桥与基于评分的生成模型结合，克服了扩散薛定谔桥在复杂数据生成中的局限性。实验结果表明，该方法提高了训练效率和生成模型性能，为生成建模领域的发展奠定了基础。