조건부 Wasserstein 거리를 도입하여 역문제에서 조건부 생성 모델의 강건성을 이론적으로 보장할 수 있다. 또한 이를 활용하여 효율적인 베이지안 OT 흐름 매칭 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 최대 평균 차이(MMD) 기반의 조건부 생성 모델을 제안하여 베이지안 역문제에서 효율적으로 후보 샘플을 생성한다. 이를 통해 관측된 데이터로부터 불확실성을 고려한 재구성을 수행할 수 있다.
