연구진은 오픈셋 감독 이상 탐지(OSAD)를 위해 Mixture Prototype Flow Matching (MPFM) 프레임워크를 제안했습니다. MPFM은 정상 데이터의 특징 분포를 구조화된 가우시안 혼합 프로토타입 공간으로 변환하는 연속적인 변환을 학습합니다.
기존 방식의 단일 모드 가우시안 사전 모델링을 벗어나, MPFM은 각 구성 요소가 뚜렷한 정상 클래스에 해당하는 가우시안 혼합 사전 모델을 갖는 속도장으로 설계되었습니다.
실험 결과, MPFM은 다양한 벤치마크에서 단일 및 다중 이상 설정 모두에서 최첨단 성능을 달성했습니다.