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1. 基本概念对比方面Flow MatchingDiffusion Models核心思想学习连续时间的向量场，将噪声"流动"到数据学习逆向去噪过程，从噪声中恢复数据数学基础最优传输理论 + 连续性方程随机微分方程 + 变分推断路径类型确定性路径（ODE）随机路径（SDE）时间演化d x d t = v θ ( x , t ) \cfrac{dx}{dt} = v_\theta(x, t) Flow Matching与Diffusion Models方法全面对比分析【关键区别：FM直接学习从噪声到数据的向量场（路径是确定性的直线插值）；DM学习噪声预测（路径是随机的扩散过程）】
1. 基本概念对比方面Flow MatchingDiffusion Models核心思想学习连续时间的向量场，将噪声"流动"到数据学习逆向去噪过程，从噪声中恢复数据数学基础最优传输理论 + 连续性方程随机微分方程 + 变分推断路径类型确定性路径（ODE）随机路径（SDE）时间演化d x d t = v θ ( x , t ) \cfrac{dx}{dt} = v_\theta(x, t)