本研究探讨流匹配模型在样本数据子空间中合成样本的能力，提出的正交子空间分解网络（OSDNet）有效分解速度场，确保生成样本在保持接近性和多样性的同时，准确代表样本数据子空间。

How Do Flow Matching Models Memorize and Generalize in Sample Data Subspaces?
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