論文の概要: VEDA: 3D Molecular Generation via Variance-Exploding Diffusion with Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09568v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:00:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.32731
• Title: VEDA: 3D Molecular Generation via Variance-Exploding Diffusion with Annealing
• Title（参考訳）: VEDA: 熱処理による拡散拡散による3次元分子生成
• Authors: Peining Zhang, Jinbo Bi, Minghu Song,
• Abstract要約: VEDAは分散拡散とアニーリングを組み合わせて3D構造を生成するフレームワークである。 QM9とGEOM-DRUGSデータセットでは、VEDAはフローベースモデルのサンプリング効率と一致する。 VEDAの生成した構造は、緩和エネルギーによって測定されるように、驚くほど安定である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.288647933894182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models show promise for 3D molecular generation, but face a fundamental trade-off between sampling efficiency and conformational accuracy. While flow-based models are fast, they often produce geometrically inaccurate structures, as they have difficulty capturing the multimodal distributions of molecular conformations. In contrast, denoising diffusion models are more accurate but suffer from slow sampling, a limitation attributed to sub-optimal integration between diffusion dynamics and SE(3)-equivariant architectures. To address this, we propose VEDA, a unified SE(3)-equivariant framework that combines variance-exploding diffusion with annealing to efficiently generate conformationally accurate 3D molecular structures. Specifically, our key technical contributions include: (1) a VE schedule that enables noise injection functionally analogous to simulated annealing, improving 3D accuracy and reducing relaxation energy; (2) a novel preconditioning scheme that reconciles the coordinate-predicting nature of SE(3)-equivariant networks with a residual-based diffusion objective, and (3) a new arcsin-based scheduler that concentrates sampling in critical intervals of the logarithmic signal-to-noise ratio. On the QM9 and GEOM-DRUGS datasets, VEDA matches the sampling efficiency of flow-based models, achieving state-of-the-art valency stability and validity with only 100 sampling steps. More importantly, VEDA's generated structures are remarkably stable, as measured by their relaxation energy during GFN2-xTB optimization. The median energy change is only 1.72 kcal/mol, significantly lower than the 32.3 kcal/mol from its architectural baseline, SemlaFlow. Our framework demonstrates that principled integration of VE diffusion with SE(3)-equivariant architectures can achieve both high chemical accuracy and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは3次元分子生成を約束するが、サンプリング効率とコンフォメーション精度の基本的なトレードオフに直面している。 フローベースモデルは高速であるが、分子配座のマルチモーダル分布を捉えるのが困難であるため、幾何学的に不正確な構造を生成することが多い。 対照的に、微分拡散モデルはより正確であるが、拡散力学とSE(3)-同変アーキテクチャの準最適積分に起因する制限である緩やかなサンプリングに悩まされている。 そこで本研究では, 分散拡散とアニーリングを組み合わせ, コンフォメーション精度の高い3次元分子構造を効率よく生成する, SE(3)-equivariant 統合フレームワーク VEDA を提案する。 具体的には,(1)アニーリングに類似したノイズ注入を可能とし,3次元精度を向上し,緩和エネルギーを低減させるVEスケジュール,(2)SE(3)-同変ネットワークの座標予測特性を残留拡散目標と整合させる新しいプレコンディショニングスキーム,(3)対数信号-雑音比の臨界間隔でサンプリングを集中する新しいアルシンベースのスケジューラなどが技術貢献である。 QM9とGEOM-DRUGSデータセットでは、VEDAはフローベースモデルのサンプリング効率と一致し、最先端の原子価安定性と妥当性を100ステップで達成する。 さらに重要なことは、VEDAの生成した構造は、GFN2-xTB最適化中の緩和エネルギーによって測定されるように、著しく安定である。 中央のエネルギー変化はわずか1.72 kcal/molであり、建築基準であるSemlaFlowの32.3 kcal/molよりもかなり低い。 本フレームワークは, VE拡散のSE(3)等変アーキテクチャとの原理的統合により, 高い化学精度と計算効率を両立できることを示す。

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