本文探讨了深度生成机器学习模型在晶格场论中的应用，特别是在估算自由能绝对值方面的优势。通过与传统的马尔可夫链蒙特卡罗方法比较，展示了该方法在二维$ ext{φ}^4$理论中的有效性。此外，研究还探讨了生成扩散模型与热力学的关系，提出了基于正则流的机器学习模型用于等温等压采样，并显示出良好的实验结果。