在机器学习和人工智能领域，生成模型是研究的一大热点，它们能够学习数据的潜在分布并生成新的、未见过的数据样本。近年来，基于流的深度生成模型（Flow-Based Models）作为一种强大的生成方法脱颖而出，以其独特的逆变换思想、精确的似然估计能力以及生成高质量样本的能力受到广泛关注。基于流的深度生成模型（Flow Based Deep Generative Models）是一种深度学习技术，它使用一系列可逆的数学变换来逐步将简单的数据分布转换成复杂的数据分布。这种模型的核心优势在于它能够通过这些变换来显式地学习数据的概率分布，从而使得模型可以进行精确的概率推断和生成。
在当今科技飞速发展的时代，AI 技术无疑是最耀眼的明星之一。而在 AI 的广阔领域中，垂域 AI“小”模型正逐渐崭露头角，展现出独特的魅力和价值。垂域AI“小”模型通常指的是针对特定行业或领域定制的人工智能模型，这些模型在设计时就考虑了特定领域的数据特性、业务需求和应用场景。与通用的大型AI模型相比，垂域AI“小”模型可能在规模和复杂性上较小，但它们在特定领域内具有更高的精确度和效率。这些模型可以快速适应并解决特定行业的问题，提供定制化的解决方案，从而在专业领域内实现更优的性能。
