生成系において Wasserstein distance (WD) は生成されたデータと実際のデータの分布の違いを図るのに有用であるが、高次元分布ではWDを近似するのは難しい。対照的にsliced WD (SWD)は高次元分布を複数の一次元分布に因数分解することで近似を容易にする。本論文ではSWDを近似する新しい方法を提案した。