FlowSepは、Rectified Flow Matching（RFM）を利用した音源分離モデルであり、既存の手法に比べて優れた性能を示していますが、さらなる性能向上の余地も存在します。まず、RFMの特性を活かして、より多様な音源や複雑な音響環境に対応できるように、モデルのトレーニングデータを増やすことが考えられます。特に、異なる音源の重なりや、リアルな環境音を含むデータセットを使用することで、モデルの汎用性を高めることができます。また、RFMの生成過程において、より精緻な条件付けや、異なる音源の特徴を考慮したアプローチを導入することで、分離精度を向上させることが可能です。さらに、RFMの計算効率を改善するためのアルゴリズムの最適化や、ハードウェアの進化を活用したリアルタイム処理の実現も、FlowSepの性能向上に寄与するでしょう。