서로 다른 자기장 강도(field strength)에서 획득된 자기공명영상(MRI)은 노이즈, 해상도, 균질성 및 대비에 현저한 변화를 보여, 획득 설정 간 비교 가능성을 제한하고 후속 분석을 복잡하게 만듭니다. 우리는 조건부 잠재 브릿지 매칭(conditional latent bridge matching) 프레임워크를 기반으로 하는 제어 가능한 필드-대-필드 합성(field-to-field synthesis)을 위한 통합 조건부 모델로 이 문제를 해결합니다. 우리의 단일 모델은 태스크별 아키텍처나 훈련 없이 MRIxFields2026 챌린지의 세 가지 모든 과제에 걸쳐 검증 단계에서 매우 경쟁력 있는 결과를 달성합니다. 우리는 단일 추론 단계만으로 빠른 생성을 구현하여, $30$개의 축 방향 슬라이스(axial slices)에 대한 모든 모달리티 및 필드 강도 조합을 90초 이내에, 그리고 전체 볼륨에 대한 교차 모달리티-강도 변환을 70초 이내에 단일 NVIDIA A5000 GPU에서 생성합니다. 또한 우리의 솔루션의 다양한 구성 요소들에 대한 광범위한 제거 연구(ablations)를 제공합니다. 코드: https://gitlab.com/siddharthsrivastava/mrixfields-2026