본 논문은 Variational Flow Matching (VFM) 프레임워크 내에서 제어된 생성을 위한 목표를 도출합니다. Flow matching을 변분 추론 문제로 간주하며, 제어된 생성은 (1) 조건부 생성 모델의 종단간(end-to-end) 훈련 또는 (2) 재훈련 없이 무조건부 모델의 사후 제어를 가능하게 하는 베이즈 추론 문제로 구현될 수 있음을 보입니다. 또한, 등변량(equivariant) 생성에 필요한 조건을 설정하고, 분자 생성에 적합한 VFM의 등변량 공식을 제공하여 회전, 이동 및 순열에 대한 불변성을 보장합니다. 연구 결과는 무제어 및 제어 분자 생성 모두에서 우수한 성능을 보이며, 종단간 훈련과 베이즈 추론 설정 모두에서 최첨단 모델을 능가합니다. 본 연구는 흐름 기반 생성 모델링과 베이즈 추론 간의 연결을 강화하여 제약 조건 기반 및 대칭 인식 생성을 위한 확장 가능하고 원칙적인 프레임워크를 제공합니다.
