flux_matching

Flux Matching 是一种新型生成建模方法，通过学习数据生成的向量场（而不仅是传统分数函数）来建模数据分布。其核心是直接估计并优化通量（flux）向量场，支持可控生成、可解释性建模与加速采样，技术上基于PyTorch实现连续时间动力学建模，兼容ODE求解与噪声退火策略。项目提供模块化库、玩具数据示例及多领域实验（如单细胞RNA速度建模、图像生成、物理仿真），适用于需要显式向量场建模、动态系统解释性或高效采样的生成任务。