Flow matching은 성공적인 결과를 보였지만, 생성 과정의 품질에 영향을 미치는 요인에 대한 이해는 부족합니다. 본 연구에서는 denoising 관점을 채택하여 생성 과정을 경험적으로 탐구하는 프레임워크를 설계했습니다. Flow matching 모델과 denoiser 간의 공식적인 연결을 설정하여, 생성 및 denoising 성능을 비교할 수 있는 공통 기반을 제공합니다. 이를 통해 노이즈와 드리프트와 같은 체계적이고 제어된 방해 요소를 설계하여 샘플 생성을 조절할 수 있습니다. 본 연구는 생성 과정의 독특한 동적 단계에 대한 새로운 통찰력을 제공하며, denoiser가 생성 과정의 어느 단계에서 성공하거나 실패하는지, 그리고 그 이유를 정확하게 파악할 수 있게 합니다.
