本文提出了一种新方法——静电场匹配（EFM），旨在解决生成建模和分布转移问题。该方法借鉴电容器原理，通过神经网络学习静电场，实现高效的分布映射。实验结果表明，该方法在玩具和图像数据上表现良好，具有潜在的影响力。
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