論文の概要: Scalable Non-Equivariant 3D Molecule Generation via Rotational Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10186v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 21:23:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.464227
• Title: Scalable Non-Equivariant 3D Molecule Generation via Rotational Alignment
• Title（参考訳）: 回転アライメントによるスケーラブルな非等変3次元分子生成
• Authors: Yuhui Ding, Thomas Hofmann,
• Abstract要約: このような等変制約を緩和する手法を提案する。 非同変拡散モデルが整列表現上で訓練される。 実験結果から,本手法は従来報告した非同変モデルよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.144491389884983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Equivariant diffusion models have achieved impressive performance in 3D molecule generation. These models incorporate Euclidean symmetries of 3D molecules by utilizing an SE(3)-equivariant denoising network. However, specialized equivariant architectures limit the scalability and efficiency of diffusion models. In this paper, we propose an approach that relaxes such equivariance constraints. Specifically, our approach learns a sample-dependent SO(3) transformation for each molecule to construct an aligned latent space. A non-equivariant diffusion model is then trained over the aligned representations. Experimental results demonstrate that our approach performs significantly better than previously reported non-equivariant models. It yields sample quality comparable to state-of-the-art equivariant diffusion models and offers improved training and sampling efficiency. Our code is available at https://github.com/skeletondyh/RADM
• Abstract（参考訳）: 等変拡散モデルは3次元分子生成において顕著な性能を達成した。 これらのモデルは、3次元分子のユークリッド対称性をSE(3)-同変デノナイジングネットワークを用いて組み込む。 しかし、特殊同変アーキテクチャは拡散モデルのスケーラビリティと効率を制限している。 本稿では,そのような均衡制約を緩和する手法を提案する。 具体的には, 各分子のサンプル依存型SO(3)変換を学習し, 一致した潜在空間を構築する。 非同変拡散モデルが整列表現上で訓練される。 実験結果から,本手法は従来報告した非同変モデルよりも優れた性能を示した。 これは、最先端の同変拡散モデルに匹敵するサンプル品質をもたらし、トレーニングとサンプリング効率の改善を提供する。 私たちのコードはhttps://github.com/skeletondyh/RADMで利用可能です。

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