本文提出了离散神经流采样器（DNFS），用于高效从非标准离散分布中采样。DNFS通过学习连续时间马尔可夫链的速率矩阵，满足Kolmogorov方程。为提高计算效率，采用局部等变变换器参数化速率矩阵，显著提升训练效率。实验证明，DNFS在非标准分布采样和组合优化问题解决中表现出色。