本記事では、時系列生成における課題を解決するために、摂動に対する意識を持ったフローマッチングフレームワーク（PAFM）を提案しています。従来のフローマッチング手法は、局所的な摂動により誘発される時間的な不均一性を適切にモデル化できず、生成される時系列の構造的一貫性を損なう可能性があります。PAFMは、摂動による軌道の変動を捉えるためにデュアルパスの速度場を採用し、摂動に基づく訓練を取り入れることで、安定した時系列生成を実現します。また、異なる軌道動態に応じてモデリング能力を動的に配分する専門家混合デコーダも利用し、さらなる表現能力の向上を目指しています。実験結果は、PAFMが従来の手法よりも優れた性能を示すことを確認しました。