論文の概要: Trivialized Momentum Facilitates Diffusion Generative Modeling on Lie Groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16381v2
• Date: Wed, 12 Feb 2025 00:48:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:47:27.760806
• Title: Trivialized Momentum Facilitates Diffusion Generative Modeling on Lie Groups
• Title（参考訳）: 自由化モーメントファシリテートによるリー群上の拡散生成モデル
• Authors: Yuchen Zhu, Tianrong Chen, Lingkai Kong, Evangelos A. Theodorou, Molei Tao,
• Abstract要約: 本稿では、自明化と呼ばれる手法がユークリッド空間における拡散モデルの有効性をリー群に伝達する方法を示す。 タンパク質とRNAのねじれ角の生成と高度なトーラスデータセットの最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.78638937228254
• License:
• Abstract: The generative modeling of data on manifolds is an important task, for which diffusion models in flat spaces typically need nontrivial adaptations. This article demonstrates how a technique called `trivialization' can transfer the effectiveness of diffusion models in Euclidean spaces to Lie groups. In particular, an auxiliary momentum variable was algorithmically introduced to help transport the position variable between data distribution and a fixed, easy-to-sample distribution. Normally, this would incur further difficulty for manifold data because momentum lives in a space that changes with the position. However, our trivialization technique creates a new momentum variable that stays in a simple fixed vector space. This design, together with a manifold preserving integrator, simplifies implementation and avoids inaccuracies created by approximations such as projections to tangent space and manifold, which were typically used in prior work, hence facilitating generation with high-fidelity and efficiency. The resulting method achieves state-of-the-art performance on protein and RNA torsion angle generation and sophisticated torus datasets. We also, arguably for the first time, tackle the generation of data on high-dimensional Special Orthogonal and Unitary groups, the latter essential for quantum problems. Code is available at https://github.com/yuchen-zhu-zyc/TDM.
• Abstract（参考訳）: 多様体上のデータの生成的モデリングは重要なタスクであり、平坦空間における拡散モデルは通常非自明な適応を必要とする。 本稿では,「自明化」と呼ばれる手法がユークリッド空間における拡散モデルの有効性をリー群に伝達する方法を示す。 特に、データ分布と固定されたサンプル分布の間の位置変数の輸送を支援するために、補助運動量変数がアルゴリズムによって導入された。 通常は、運動量は位置によって変化する空間に存在しているので、多様体データにとってさらに困難になる。 しかし、我々の自明化手法は、単純な固定ベクトル空間に留まる新しい運動量変数を生成する。 この設計は、積分器を保存する多様体と共に、実装を単純化し、接空間や多様体への射影などの近似によって生じる不正確さを回避している。 得られた方法は、タンパク質およびRNAのねじれ角の生成および洗練されたトーラスデータセットに対する最先端の性能を達成する。 また、量子問題に欠かせない高次元の特殊直交群やユニタリ群に関するデータ生成にも、間違いなく初めて取り組む。 コードはhttps://github.com/yuchen-zhu-zyc/TDMで入手できる。

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