Kết hợp luồng là công nghệ tiên tiến dành cho các mô hình khuếch tán tạo ra hình ảnh và video bằng cách học trực tiếp các đường dẫn kết nối nhiễu và dữ liệu thực.
Khớp luồng là một phương pháp mô hình sinh học trực tiếp tìm hiểu "dòng" thể hiện sự chuyển đổi từ phân phối nhiễu sang phân phối dữ liệu, thay vì thực hiện nhiều bước loại bỏ nhiễu như mô hình khuếch tán. Nó được áp dụng rộng rãi trong các mô hình tạo hình ảnh và video lớn kể từ năm 2026, chẳng hạn như Stable Diffusion 3 và FLUX, đồng thời được đặc trưng bởi khả năng tạo ra hình ảnh chất lượng cao ngay cả với một số bước nhỏ. Nó được cho là tăng tốc cả quá trình học tập và suy luận so với các mô hình khuếch tán truyền thống và ngày càng được áp dụng trong lĩnh vực sản xuất video. Tuy nhiên, trong thực tế hoạt động, việc giảm số bước lấy mẫu quá nhiều có xu hướng gây mất chi tiết, không đồng đều về màu sắc nên cần phải điều chỉnh số bước tùy theo ứng dụng. Ngoài ra, việc đào tạo mô hình đòi hỏi tài nguyên tính toán quy mô lớn, có xu hướng làm tăng chi phí GPU, do đó, điều cần thiết là phải hiểu trước xu hướng thị trường khi tự tinh chỉnh. Khi chọn một công cụ trong lĩnh vực này, việc đưa ra quyết định dựa trên sự cân bằng giữa tốc độ tạo, chất lượng và phí API là thực tế, thay vì có sử dụng tính năng khớp luồng hay không.