この論文では、新しい種類の生成フローモデルであるゲージフローモデル(Gauge Flow Models)を紹介します。このモデルは、フロー常微分方程式(ODE)内に学習可能なゲージフィールドを組み込みます。本稿では、モデルの構成と特性を詳しく説明する包括的な数学的フレームワークを提供します。ガウス混合モデルのフローマッチング実験は、ゲージフローモデルが類似またはより大きいサイズの従来のフローモデルよりもはるかに優れた性能を示すことを示しています。さらに、公開されていない研究結果は、より広い範囲の生成作業における性能向上の可能性を示唆している。