論文の概要: Is Noise Conditioning Necessary? A Unified Theory of Unconditional Graph Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22935v2
• Date: Tue, 10 Jun 2025 18:26:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 02:07:43.223828
• Title: Is Noise Conditioning Necessary? A Unified Theory of Unconditional Graph Diffusion Models
• Title（参考訳）: ノイズコンディショニングは必要か?-無条件グラフ拡散モデルの統一理論
• Authors: Jipeng Li, Yanning Shen,
• Abstract要約: 本研究では,ベルヌーイのエッジフリップの破損に着目した理論的枠組みを開発し,結合構造帰属雑音を含むより複雑なシナリオを包含するように拡張する。 以上の結果から,グラフデータ自体の高次元的な性質は,デノナイズ処理に十分な情報を符号化することが多いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.188004615463742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explicit noise-level conditioning is widely regarded as essential for the effective operation of Graph Diffusion Models (GDMs). In this work, we challenge this assumption by investigating whether denoisers can implicitly infer noise levels directly from corrupted graph structures, potentially eliminating the need for explicit noise conditioning. To this end, we develop a theoretical framework centered on Bernoulli edge-flip corruptions and extend it to encompass more complex scenarios involving coupled structure-attribute noise. Extensive empirical evaluations on both synthetic and real-world graph datasets, using models such as GDSS and DiGress, provide strong support for our theoretical findings. Notably, unconditional GDMs achieve performance comparable or superior to their conditioned counterparts, while also offering reductions in parameters (4-6%) and computation time (8-10%). Our results suggest that the high-dimensional nature of graph data itself often encodes sufficient information for the denoising process, opening avenues for simpler, more efficient GDM architectures.
• Abstract（参考訳）: 露骨な雑音レベル条件付けはグラフ拡散モデル(GDM)の有効運用に不可欠であると考えられている。 本研究では,劣化したグラフ構造から直接ノイズレベルを暗黙的に推測できるかどうかを考察することにより,この仮定に挑戦する。 この目的のために,Bernoulliエッジフリップの破損に着目した理論的枠組みを開発し,結合構造-属性ノイズを含むより複雑なシナリオを包含するように拡張する。 GDSS や DiGress などのモデルを用いた合成グラフデータセットと実世界のグラフデータセットの広範な評価は、我々の理論的な発見を強く支持する。 特に、非条件のGDMは条件付きGDMに匹敵する性能を達成し、パラメータ(4-6%)と計算時間(8-10%)の削減も提供する。 以上の結果から,グラフデータ自体の高次元的性質はデノナイズ処理に十分な情報を符号化し,よりシンプルで効率的なGDMアーキテクチャを実現することが示唆された。

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