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Solving Inverse Problems with Flow-based Models via Model Predictive Control

यह शोध पत्र MPC-Flow को पेश करता है, जो एक ट्रेनिंग-फ्री मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल फ्रेमवर्क है जो फ्लो-आधारित जनरेटिव मॉडल्स के साथ इनवर्स प्रॉब्लम्स को कुशलतापूर्वक हल करता है, जो ट्राजेक्टरी ऑप्टिमाइज़ेशन को प्रबंधनीय सब-प्रॉब्लम्स में विभाजित करके, FLUX.2 जैसे विशाल आर्किटेक्चर पर स्केलेबल गाइडेंस सक्षम बनाता है बिना पूरी जनरेशन प्रक्रिया के माध्यम से बैकप्रोपैगेशन की आवश्यकता के।

मूल लेखक: George Webber, Alexander Denker, Riccardo Barbano, Andrew J Reader

प्रकाशित 2026-06-09

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CC BY 4.0

मूल लेखक: George Webber, Alexander Denker, Riccardo Barbano, Andrew J Reader

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

मुख्य विचार: एक स्मार्ट GPS के साथ टूटी हुई तस्वीरों को ठीक करना

कल्पना कीजिए कि आपके पास एक उच्च-गुणवत्ता वाली, सुंदर पेंटिंग है (एक स्पष्ट छवि), लेकिन किसी ने उस पर दाग लगा दिए हैं, उसके कुछ हिस्से फाड़ दिए हैं, या उसे धुंधला कर दिया है। यह एक इनवर्स प्रॉब्लम (Inverse Problem) है: आपके पास क्षतिग्रस्त परिणाम है, और आप यह पता लगाना चाहते हैं कि मूल उत्कृष्ट कृति कैसी दिखती थी।

इसे हल करने के लिए, वैज्ञानिक फ्लो-बेस्ड मॉडल्स (Flow-based Models) का उपयोग करते हैं। इन मॉडल्स को एक सुपर-स्मार्ट, जादुई GPS सिस्टम के रूप में सोचें।

ये आमतौर पर कैसे काम करते हैं: यदि आप GPS को कहते हैं, "मुझे एक यादृच्छिक शहर ले चलो," तो वह यातायात और सड़कों के सामान्य नियमों को जानता है। यह एक सरल शुरुआती बिंदु (जैसे एक खाली मानचित्र) से एक जटिल गंतव्य (एक विस्तृत शहर) तक का मार्ग बना सकता है। इसे "अनकंडीशनल जनरेशन" (Unconditional Generation) कहा जाता है।
चुनौती: अब, कल्पना कीजिए कि आप केवल कोई भी शहर नहीं चाहते; आप एक ऐसा शहर चाहते हैं जो आपकी जेब में मिली एक विशिष्ट, धुंधली फोटो से मेल खाता हो। आपको जरूरत है कि GPS मार्ग को इस तरह निर्देशित करे कि वह ठीक वहीं समाप्त हो जहाँ आपकी धुंधली फोटो कहती है, बिना रास्ता भटके या खाई में गिरे।

समस्या: "सब-कुछ-या-कुछ-नहीं" वाला नेविगेशन

पिछले तरीकों ने इसे शुरू से अंत तक पूरी यात्रा की योजना एक साथ बनाने की कोशिश की।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप एक देशव्यापी सड़क यात्रा की योजना बनाने की कोशिश कर रहे हैं और इंजन शुरू करने से पहले ही अगले 3,000 मील के हर मोड़, गैस स्टॉप और ट्रैफिक लाइट की गणना कर रहे हैं।
समस्या: यह कंप्यूटर की मेमोरी पर बहुत भारी पड़ता है (जैसे अपने बैकपैक में एक पूरी लाइब्रेरी ले जाने की कोशिश करना)। इसके लिए कंप्यूटर को पूरे भविष्य के रास्ते को देखना पड़ता है, जो बहुत धीमा है और अक्सर शक्तिशाली, आधुनिक कंप्यूटरों पर क्रैश हो जाता है क्योंकि उनके पास "दिमाग की जगह" (मेमोरी) खत्म हो जाती है।

समाधान: MPC-Flow (एक "चरण-दर-चरण" नेविगेटर)

लेखकों ने एक नया तरीका प्रस्तावित किया है जिसे MPC-Flow कहा जाता है। वे मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (Model Predictive Control) नामक रणनीति का उपयोग करते हैं, जो एक स्मार्ट ड्राइवर की तरह है जो एक बार में पूरी यात्रा की योजना नहीं बनाता। इसके बजाय, वह कुछ मील आगे की योजना बनाता है, वह हिस्सा चलाता है, फिर से सड़क की जांच करता है, और फिर अगले कुछ मील की योजना बनाता है।

यह कैसे काम करता है, चरण-दर-चरण यहाँ दिया गया है:

थोड़ा आगे देखें: पूरी 3,000 मील की यात्रा की योजना बनाने के बजाय, कंप्यूटर केवल अगले 10 मील (एक छोटा "क्षितिज" या horizon) को देखता है।
एक छोटा समायोजन करें: यह गणना करता है कि धुंधली फोटो के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए उन 10 मील के लिए कार को मोड़ने का सबसे अच्छा तरीका क्या है।
चलाएं और पुन: योजना बनाएं: यह 10 मील चलता है, फिर तुरंत रुकता है, अपनी नई स्थिति को देखता है, और अगले 10 मील की योजना बनाता है।
दोहराएं: यह तब तक इसे दोहराता रहता है जब तक कि यात्रा पूरी नहीं हो जाती।

यह बेहतर क्यों है?

मेमोरी की बचत: क्योंकि यह एक समय में केवल 10 मील की योजना अपने दिमाग में रखता है, इसलिए इसे एक विशाल बैकपैक की आवश्यकता नहीं होती है। यह सामान्य उपभोक्ता कंप्यूटरों (जैसे गेमिंग पीसी) पर चल सकता है, न कि सुपरकंप्यूटर की आवश्यकता है।
त्रुटि सुधार: यदि कार अपने रास्ते से थोड़ी भटक जाती है, तो अगला "पुन: नियोजन" इसे तुरंत ठीक कर देता है। यह 1,000 मील पहले बनाई गई एक खराब योजना के साथ फंसा नहीं रहता।

MPC-Flow के दो रूप

पेपर इस "चरण-दर-चरण" योजना के दो तरीके बताता है:

"लॉन्ग-रेंज" प्लानर (Receding-Horizon): यह पूरी शेष यात्रा को देखता है लेकिन इसे बड़े टुकड़ों में तोड़ देता है। यह बहुत सटीक है लेकिन अभी भी कंप्यूटर पर थोड़ा भारी है।
"इंस्टेंट" प्लानर (Single-Step): यह केवल ड्राइविंग के अगले एक सेकंड को देखता है। यह अविश्वसनीय रूप से तेज़ और मेमोरी में हल्का है। लेखकों ने पाया कि भले ही यह समय के एक बहुत छोटे हिस्से को देखता है, फिर भी यह आश्चर्यजनक रूप से अच्छा काम करता है, विशेष रूप से विशाल, आधुनिक AI मॉडल्स के लिए।

उन्होंने इस पर क्या परीक्षण किया

लेखकों ने यह देखने के लिए कि क्या यह "स्मार्ट नेविगेटर" टूटी हुई छवियों को ठीक कर सकता है, कई कार्यों पर इस "स्टेप-बाय-स्टेप" योजना का परीक्षण किया:

शोर हटाना (Removing Noise): फोटो से स्टैटिक (static) को साफ करना।
डीब्लरिंग (Deblurring): हिलते हुए हाथ से ली गई फोटो को ठीक करना।
सुपर-रिज़ॉल्यूशन (Super-Resolution): एक छोटी, पिक्सेलेटेड इमेज को एक बड़ी, स्पष्ट इमेज में बदलना।
इनपेंटिंग (Inpainting): फोटो के गायब हिस्सों को भरना (जैसे कागज का फटा हुआ हिस्सा)।
स्टाइल ट्रांसफर (Style Transfer): एक फोटो लेना और उसे वैन गॉग की पेंटिंग जैसा बनाना, जबकि मूल विषय को पहचान योग्य रखना।
कलरइज़ेशन (Colorization): ब्लैक-एंड-व्हाइट फोटो को रंगीन बनाना।

उन्होंने मानक इमेज डेटासेट पर और यहाँ तक कि FLUX.2 पर भी परीक्षण किया, जो 32 बिलियन पैरामीटर्स वाला एक विशाल, अत्याधुनिक AI मॉडल है। वे इसे एक मानक उपभोक्ता ग्राफिक्स कार्ड (NVIDIA RTX 3090) पर चलाने में सफल रहे, जिसकी मेमोरी सीमित है, जो पिछले तरीकों के लिए संभव नहीं था।

परिणाम

बेहतर गुणवत्ता: कई मामलों में, उनके "चरण-दर-चरण" तरीके ने पुराने "एक साथ सब कुछ योजना बनाने वाले" तरीकों की तुलना में अधिक स्पष्ट और सटीक चित्र बनाए।
तेज़ और हल्का: इसने बहुत कम कंप्यूटर मेमोरी का उपयोग किया और यह अक्सर तेज़ भी था, जिससे इन शक्तिशाली AI मॉडल्स का उपयोग आपके अपने कंप्यूटर पर करना संभव हो गया।
पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं: सबसे अच्छी बात यह है कि उन्हें विशाल AI मॉडल्स को फिर से प्रशिक्षित (retrain) करने की आवश्यकता नहीं पड़ी। उन्होंने बस मौजूदा मॉडल्स को गाइड करने के लिए उनके ऊपर यह "स्मार्ट नेविगेटर" जोड़ दिया।

सारांश

MPC-Flow को एक ऐसे GPS के अपग्रेड के रूप में सोचें जो यात्रा शुरू करने से पहले पूरे रूट को याद करने की कोशिश करने के बजाय, लगातार मैप चेक करता है, ट्रैफिक के लिए एडजस्ट करता है, और मोड़-दर-मोड़ मार्गदर्शन करता है। यह दुनिया के सबसे शक्तिशाली इमेज-रिपेयरिंग AI को आपके अपने कंप्यूटर पर उपयोग करना संभव बनाता है, जिससे आप सुपरकंप्यूटर की आवश्यकता के बिना फोटो ठीक कर सकते हैं और कला बना सकते हैं।

तकनीकी सारांश: फ्लो-आधारित मॉडलों के माध्यम से मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल द्वारा इनवर्स प्रॉब्लम्स को हल करना

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

इनवर्स प्रॉब्लम्स (Inverse problems) में शोर युक्त मापों $y = A(x) + \epsilon$ से एक सिग्नल $x \in \mathbb{R}^d$ को पुनः प्राप्त करना शामिल है, जहाँ $A$ एक संभावित रूप से गैर-रेखीय (non-linear) फॉरवर्ड ऑपरेटर है और $\epsilon$ एक एडिटिव गौसियन शोर (additive Gaussian noise) है। जबकि फ्लो-आधारित जनरेटिव मॉडल (विशेष रूप से फ्लो मैचिंग के माध्यम से प्रशिक्षित निरंतर सामान्यीकरण प्रवाह या Continuous Normalising Flows) ऐसे कार्यों के लिए शक्तिशाली अनकंडीशनल प्रायर्स (unconditional priors) प्रदान करते हैं, उनकी गतिशीलता को सशर्त बाधाओं (अर्थात डेटा फिडेलिटी) को संतुष्ट करने के लिए निर्देशित करना चुनौतीपूर्ण बना हुआ है।

मौजूदा ट्रेनिंग-फ्री गाइडेंस विधियाँ अक्सर हीयुरिस्टिक रणनीतियों पर निर्भर करती हैं जिनमें मापों के साथ निरंतरता (consistency) के संबंध में सैद्धांतिक गारंटी का अभाव होता है और वे कम्प्यूटेशनल अस्थिरता से ग्रस्त हो सकती हैं। इसके विपरीत, कंडीशनल जनरेशन को एक नियत (deterministic) ऑप्टिमल कंट्रोल समस्या के रूप में फ्रेम करना एक सिद्धांतपूर्ण दृष्टिकोण प्रदान करता है, लेकिन यह अत्यधिक कम्प्यूटेशनल और मेमोरी लागत पेश करता है। परिणामी ट्रैजेक्टरी ऑप्टिमाइज़ेशन को हल करने के लिए पूरी फ्लो डायनेमिक्स के माध्यम से डिफरेंशिएट करना या एडजॉइंट इक्वेशन्स (adjoint equations) को हल करना आवश्यक होता है, जो मॉडल के आकार और ट्रैजेक्टरी की लंबाई के साथ खराब तरीके से स्केल करता है, जिससे यह बड़े पैमाने के आर्किटेक्चर के लिए अव्यावहारिक हो जाता है।

2. कार्यप्रणाली: MPC-Flow

लेखक MPC-Flow का प्रस्ताव करते हैं, जो प्री-ट्रेन्ड फ्लो-आधारित जनरेटिव मॉडल्स को निर्देशित करने के लिए मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (MPC) को लागू करता है। पूरी ट्रैजेक्टरी को एक साथ ऑप्टिमाइज़ करने के बजाय, MPC-Flow कंट्रोल समस्या को लघु-क्षितिज (short-horizon) उप-समस्याओं के एक अनुक्रम में विभाजित करता है।

मुख्य तंत्र (Core Mechanism)

प्रत्येक टाइम स्टेप $t$ पर, फ्रेमवर्क एक प्लानिंग हॉरिजन $[t, t+H]$ पर एक स्थानीय ऑप्टिमल कंट्रोल समस्या को हल करता है। कंट्रोल $u(\tau)$ को कंट्रोल एनर्जी और एक टर्मिनल (या इंटरमीडिएट) लॉस को कम करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जाता है, जो फ्लो डायनेमिक्स के अधीन है:
$\frac{dx(\tau)}{d\tau} = v_\theta(x(\tau), \tau) + u(\tau)$
कम्प्यूट किए गए कंट्रोल के केवल प्रारंभिक भाग (जो एक छोटे अंतराल $\Delta t$ के अनुरूप है) को सिस्टम पर लागू किया जाता है। स्टेट को अपडेट किया जाता है, हॉरिजन को आगे बढ़ाया जाता है, और इस प्रक्रिया को दोहराया जाता है (receding-horizon control)।

दो डिज़ाइन रिजीम (Two Design Regimes)

पेपर इस फ्रेमवर्क के दो विशिष्ट इंस्टेंशिएशन का विश्लेषण करता है:

रिसीडिंग-हॉरिजन कंट्रोल (MPC-RHC):
- हॉरिजन: $H = 1 - t$ (पूरा शेष ट्रैजेक्टरी)।
- तंत्र: प्रत्येक स्टेप पर, कंट्रोलर पूरे शेष पथ की पुन: योजना बनाता है।
- सैद्धांतिक गारंटी: यदि उप-समस्याओं को इष्टतमता (optimality) तक हल किया जाता है, तो MPC-RHC मूल ट्रैजेक्टरी ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या द्वारा परिभाषित ग्लोबल ऑप्टिमल कंट्रोल को पुनः प्राप्त करता है।
- कार्यान्वयन: व्यवहार्यता सुनिश्चित करने के लिए, शेष हॉरिजन को $K$ $K$ स्टेप्स में विविक्त (discretize) किया गया है।
  - मल्टी-स्टेप ( $K > 1$ ): इसके लिए फ्लो मॉडल के $K-1$ नेस्टेड इवैल्यूएशन के माध्यम से बैकप्रोपैगेशन की आवश्यकता होती है, जो मेमोरी-इंटेंसिव है।
  - सिंगल-स्टेप ( $K = 1$ ): हॉरिजन को एक सिंगल स्टेप में विविक्त किया गया है। यह प्रभावी रूप से फ्लो पाथ को लीनियर करता है, जिससे कंट्रोल को जनरेटिव मॉडल $v_\theta$ के माध्यम से बैकप्रोपैगेट किए बिना हल किया जा सकता है। यह वेरिएंट मेमोरी आवश्यकताओं को नाटकीय रूप से कम करता है और विशाल मॉडल्स तक स्केलिंग को सक्षम बनाता है।
$\Delta t$ -हॉरिजन कंट्रोल (MPC- $\Delta t$ ):
- हॉरिजन: $H = \Delta t$ (केवल अगला तत्काल स्टेप)।
- तंत्र: अगले तत्काल टाइम स्टेप के लिए ऑप्टिमाइज़ करने वाला एक ग्रीडी (greedy) दृष्टिकोण।
- कॉस्ट फंक्शन: इसके लिए एक इंटरमीडिएट कॉस्ट फंक्शन $\Phi_{MPC}$ की आवश्यकता होती है। सैद्धांतिक रूप से, इष्टतम विकल्प 'वैल्यू फंक्शन' (cost-to-go) है। चूंकि वास्तविक वैल्यू फंक्शन अगम्य (intractable) है, इसलिए लेखक एक सिंगल यूलर स्टेप (डिफ्यूजन मॉडल्स में ट्वीडी अनुमानक/Tweedie estimator के समान) का उपयोग करके एक हीयुरिस्टिक सन्निकटन का प्रस्ताव करते हैं, जो पूरी ट्रैजेक्टरी के माध्यम से बैकप्रोपैगेशन से बचता है।

3. मुख्य योगदान (Key Contributions)

फ्रेमवर्क प्रस्ताव: MPC-Flow का परिचय, जो ट्रेनिंग-फ्री गाइडेंस के माध्यम से विशाल स्टेट-ऑफ-द-आर्ट आर्किटेक्चर तक स्केल करने वाला पहला कंडीशनल जनरेशन मेथड है, जो स्पष्ट रूप से ऑप्टिमल कंट्रोल में निहित है।
सैद्धांतिक विश्लेषण: अंडरलाइंग ऑप्टिमल कंट्रोल ऑब्जेक्टिव से लिंक करने वाले औपचारिक प्रमाण। विशेष रूप से, थ्योरम 3.1 स्थापित करता है कि MPC-RHC ग्लोबल ऑप्टिमल कंट्रोल को पुनः प्राप्त करता है, और थ्योरम 3.2 उन शर्तों को परिभाषित करता है जिनके तहत $\Delta t$ -हॉरिजन कंट्रोल इष्टतम पॉलिसी प्रदान करता है।
मेमोरी-कुशल वेरिएंट: यह प्रदर्शन करता है कि सिंगल-स्टेप RHC वेरिएंट ( $K=1$ ) जनरेटिव ट्रैजेक्टरी के माध्यम से बैकप्रोपैगेशन की आवश्यकता को समाप्त कर देता है, जिससे यह टाइट मेमोरी कंस्ट्रेंट्स वाले कंज्यूमर हार्डवेयर पर भी संभव हो जाता है।
एकीकृत स्पेक्ट्रम: यह दिखाना कि हॉरिजन की लंबाई और कंट्रोल पैरामीटराइजेशन के विभिन्न चयन विभिन्न गाइडेंस एल्गोरिदम का एक स्पेक्ट्रम प्रदान करते, जो ग्लोबली ऑप्टिमल (लेकिन महंगे) से लेकर ग्रीडी (लेकिन कुशल) अप्रोच तक फैले हुए हैं।

4. प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

लेखकों ने इमेज रेस्टोरेशन कार्यों (डिनोइजिंग, डीब्लरिंग, सुपर-रिज़ॉल्यूशन, इनपेंटिंग) और बड़े पैमाने के कंडीशनल जनरेशन कार्यों पर बेंचमार्क के रूप में MPC-Flow का मूल्यांकन किया।

इमेज रेस्टोरेशन (CelebA):
- MPC-Flow वेरिएंट्स ने प्रदर्शन (PSNR/SSIM) और रनटाइम दोनों के मामले में ग्लोबल ऑप्टिमल कंट्रोल बेसलाइन्स (FlowGrad, OC-Flow) को लगातार पछाड़ दिया।
- MPC- $\Delta t$ ने लीनियर कार्यों में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट या निकट-स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त किया, जो अक्सर PnP-Flow के दूसरे स्थान पर रहा, लेकिन ग्लोबल कंट्रोल विधियों की तुलना में काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ।
- MPC-RHC ( $K=1$ ) ने सबसे तेज़ इन्फरेंस समय प्रदान किया लेकिन उन कार्यों पर सीमाएं दिखाईं जिनमें बड़े नल स्पेस (null spaces) होते हैं (जैसे, कुछ इनपेंटिंग या सुपर-रिज़ॉल्यूशन परिदृश्य), जहां सिंगल-स्टेप सन्निकटन मिसिंग जानकारी को भरने में संघर्ष करता है।
लार्ज विजन मॉडल्स (FLUX.2 और SD3.0):
- फ्रेमवर्क को एक 4-बिट क्वांटाइज्ड सेटिंग में कंज्यूमर हार्डवेयर (NVIDIA RTX 3090, 24GB VRAM) पर FLUX.2 (32B) मॉडल पर सफलतापूर्वक लागू किया गया।
- स्टाइल ट्रांसफर: MPC-Flow ने अधिक यथार्थवादी चित्र बनाए, मूल जनरेशन ट्रैजेक्टरी को बनाए रखते हुए स्टाइल के गुणों को अपनाया, जबकि FlowChef महत्वपूर्ण आर्टिफैक्ट्स (artifacts) पेश करता है।
- इमेज कलरलाइजेशन: MPC-Flow ने FlowChef और अनकंडीशनल बेसलाइन्स की तुलना में उच्च PSNR (23.8 dB) और SSIM (0.891) प्राप्त किया, जो ऑब्जर्वेशन-कंसिस्टेंट इमेज की ओर फ्लो को मोड़ने की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
- सुपर-रिज़ॉल्यूशन: विधि ने मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर परसेप्शन-डिस्टॉर्शन ट्रेड-ऑफ दिखाया।

5. महत्व और दावे (Significance and Claims)

पेपर का दावा है कि MPC-Flow, बड़े जनरेटिव मॉडल्स के लिए सिद्धांतपूर्ण ऑप्टिमल कंट्रोल और व्यावहारिक इन्फरेंस-टाइम गाइडेंस के बीच के अंतर को पाटता है। ग्लोबल ऑप्टिमाइज़ेशन को प्रबंधनीय उप-समस्याओं में विभाजित करके, यह सक्षम बनाता है:

स्केलेबिलिटी: कंज्यूमर हार्डवेयर पर विशाल मॉडल्स (जैसे, 32B पैरामीटर्स) को गाइड करने की क्षमता, जो एडजॉइंट मेथड्स या फुल-ट्रैजेक्टरी बैकप्रोपैगेशन की मेमोरी लागत के कारण पहले बाधित थी।
ट्रेनिंग-फ्री ऑपरेशन: विधि बेस मॉडल को पुन: प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि सीधे प्री-ट्रेन्ड अनकंडीशनल प्रायर्स का लाभ उठाती है।
सैद्धांतिक कठोरता: हीयुरिस्टिक गाइडेंस रणनीतियों के विपरीत, MPC-Flow ऑप्टिमल कंट्रोल थ्योरी पर आधारित है, जो विशिष्ट विविक्तन (discretization) और हॉरिजन स्थितियों के तहत इष्टतमता पर औपचारिक गारंटी प्रदान करता है।

लेखक सीमाओं को स्वीकार करते हैं, यह नोट करते हुए कि सिंगल-स्टेप RHC ( $K=1$ ) बड़े नल स्पेस वाले लीनियर इनवर्स प्रॉब्लम्स के लिए हमेशा इष्टतम परिणाम नहीं दे सकता है और यह विधि डिफरेंशिएबल ऑब्जेक्टिव्स पर निर्भर करती है। हालांकि, वे MPC-Flow को इनवर्स प्रॉब्लम्स के लिए व्यावहारिक, नियंत्रणीय और स्केलेबल जनरेटिव मॉडलिंग की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम के रूप में प्रस्तुत करते हैं।