随着企业数字化转型，容器化网络功能（CNF）成为敏捷广域网（WAN）部署的关键。CNF轻量、可移植，适应云原生环境，支持快速配置和自动化，提升边缘计算的效率与安全性。尽管面临编排复杂性和性能调优的挑战，CNF依然为企业提供现代化网络服务解决方案。
本文介绍了一种新方法CNF，用于建模条件密度函数和解决结构预测问题。该方法在超分辨率和血管分割等任务中表现优异，具有高计算效率和良好的推测性能。通过流匹配和优化运输插值，CNF在生成模型训练中实现了高质量样本生成，并在多个数据集上验证了其优越性。
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