본 연구에서는 SU(N) 격자 게이지 이론을 위한 스코어 매칭 프레임워크를 개발하여 복잡한 분포에서 고품질 샘플을 생성하는 확산 모델을 훈련합니다. SU(3) 게이지 구성에 대해 2차원과 4차원에서 Wilson 게이지 작용에 적용하여 생성된 샘플의 품질을 하이브리드 몬테카를로(HMC) 시뮬레이션과 비교했습니다. 큰 역결합 값에 대해서는 정확한 역시간 적분을 위해 예측-교정 방식이 필요하며, 해밀턴 분자 동역학을 기반으로 교정기를 도입했습니다.