归一化流研究进展综述：连续归一化流（CNF）用于条件密度建模与结构预测，在超分辨率和血管分割任务中表现优异；结合VAE与扩散模型放宽双射约束，平衡表达力与效率；新MCMC算法改善病态问题；FNF保障公平性；随机归一化流提升采样效率；扩展SAC增强探索；并应用于因果推理、NanoFlow参数化、时空建模及贝叶斯条件密度估计。