論文の概要: Interleaved Gibbs Diffusion for Constrained Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13450v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 05:51:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 20:12:09.858812
• Title: Interleaved Gibbs Diffusion for Constrained Generation
• Title（参考訳）: 制約生成のためのインターリーブギブズ拡散
• Authors: Gautham Govind Anil, Sachin Yadav, Dheeraj Nagaraj, Karthikeyan Shanmugam, Prateek Jain,
• Abstract要約: 混合連続離散データのための新しい生成モデリングフレームワークであるInterleaved Gibbs Diffusion (IGD)を紹介する。 IGDは、離散時間ギブスサンプリング型マルコフ連鎖を介して、連続的および離散的復号化アルゴリズムをインターリーブすることによって、これを克服する。 3つの課題である3-SATの解決、分子構造の生成、レイアウトの実証化に関する実証的評価。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.624303845550575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Interleaved Gibbs Diffusion (IGD), a novel generative modeling framework for mixed continuous-discrete data, focusing on constrained generation problems. Prior works on discrete and continuous-discrete diffusion models assume factorized denoising distribution for fast generation, which can hinder the modeling of strong dependencies between random variables encountered in constrained generation. IGD moves beyond this by interleaving continuous and discrete denoising algorithms via a discrete time Gibbs sampling type Markov chain. IGD provides flexibility in the choice of denoisers, allows conditional generation via state-space doubling and inference time scaling via the ReDeNoise method. Empirical evaluations on three challenging tasks-solving 3-SAT, generating molecule structures, and generating layouts-demonstrate state-of-the-art performance. Notably, IGD achieves a 7% improvement on 3-SAT out of the box and achieves state-of-the-art results in molecule generation without relying on equivariant diffusion or domain-specific architectures. We explore a wide range of modeling, and interleaving strategies along with hyperparameters in each of these problems.
• Abstract（参考訳）: 混合連続離散データのための新しい生成モデリングフレームワークであるInterleaved Gibbs Diffusion (IGD)を導入し,制約付き生成問題に着目した。 離散および連続離散拡散モデルに関する先行研究は、高速な生成のための分解分解分布を仮定し、制約された生成で遭遇する確率変数間の強い依存関係のモデリングを妨げる。 IGDは、離散時間ギブスサンプリング型マルコフ連鎖を介して、連続的および離散的復号化アルゴリズムをインターリーブすることによって、これを克服する。 IGDはデノイザの選択に柔軟性を提供し、状態空間の倍増とReDeNoiseメソッドによる推論時間のスケーリングによる条件生成を可能にする。 3つの課題である3-SATの解決、分子構造の生成、レイアウトの実証化に関する実証的評価。 特に、IGDは3-SATを最初から7%改善し、同変拡散やドメイン固有のアーキテクチャに頼ることなく、最先端の分子生成を達成している。 これらの問題のそれぞれに、ハイパーパラメータとともに、幅広いモデリングとインターリーブ戦略について検討する。

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