本文提出了一系列基于Wasserstein距离的新方法，包括Gromov-Wasserstein距离、树切片Wasserstein距离和Distributional Sliced-Wasserstein距离。这些方法在计算效率和准确性上优于传统算法，适用于机器学习和生成建模等领域，展示了广泛的应用潜力。