本文介绍基于流的深度生成模型。与GAN、VAE不同，它通过可逆变换显式学习数据分布，损失函数为负对数似然。核心是归一化流：用一系列可逆函数将简单分布逐步变换为复杂分布，要求函数易求逆且雅可比行列式易计算。文章回顾雅可比矩阵与变量替换定理，并介绍RealNVP、NICE、Glow、MAF、IAF等模型。