FreqFlowは、軽量なフローマッチングを活用した新しいマルチバリアント時系列（MTS）予測フレームワークです。従来の時間領域でのアプローチとは異なり、FreqFlowは周波数領域における予測問題を変換し、単一の複素値線形層を通じて振幅と位相の変化を学習します。この周波数領域の定式化により、モデルは複雑な時系列パターンを効率的に捉えることが可能となり、89,000パラメータという非常に軽量な構造を持ちながら、従来の拡散ベースのモデルに比べて圧倒的に少ない計算リソースで済みます。また、流動マッチングメカニズムを用いてMTS信号をトレンド、季節、残差成分に分解し、長期予測の精度を向上させます。実データに基づく実験において、FreqFlowは最高の予測性能を達成し、平均して7%のRMSE改善を見せ、既存の手法と比較して大幅に高速かつパラメータ効率が高いことが示されています。