論文の概要: Smoothing Dark Areas in Molecular Latent Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13955v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 22:33:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.670828
• Title: Smoothing Dark Areas in Molecular Latent Diffusion
• Title（参考訳）: 分子潜在拡散における暗黒領域の平滑化
• Authors: Xi Wang, Jiahan Li, Yuxuan Xia, Yingcheng Wu, Shaoyi Zheng, Shengjie Wang,
• Abstract要約: TopVAEは、トポロジーに最適化されたVAEであり、デコーダが構造的および化学的制約を内部化することによって暗黒領域を減らす。 TopVAEは後部の堅牢性を大幅に改善し、標準のDiTと組み合わせると、QM9では77%$FCD-3D、GEOM-Drugsでは52%$FCD-3D、ゼロショットの足場塗装では1.29times$より安定で接続性のある分子となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.543975587807282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Latent diffusion is a promising framework for scalable 3D molecular generation, but it requires a latent space that remains smooth, valid, and navigable beyond posterior samples. Existing molecular VAEs, however, are typically learned through reconstruction-based objectives, which do not guarantee such a latent space. We show that this leads to dark areas: regions of latent space that are reachable during diffusion sampling but decode to disconnected or chemically invalid molecules. Unlike in image generation, molecular decoding requires strict structural and chemical precision, so even small latent perturbations can produce catastrophic failures. We therefore propose TopVAE, a topology-optimized VAE that reduces dark areas by making the decoder internalize structural and chemical constraints during training, eliminating the need for test-time chemical correction. TopVAE greatly improves off-posterior robustness, and when paired with a standard DiT, achieves $77\%$ lower FCD-3D on QM9, the highest V&C, $52\%$ lower FCD-3D on GEOM-Drugs, and $1.29{\times}$ more stable and connected molecules on zero-shot scaffold inpainting.
• Abstract（参考訳）: 潜伏拡散はスケーラブルな3次元分子生成のための有望なフレームワークであるが、後方サンプルを超えて滑らかで有効で航行可能な潜伏空間を必要とする。 しかし、既存の分子VAEは、通常、そのような潜伏空間を保証しない再構成に基づく目的を通じて学習される。 拡散サンプリング時に到達可能であるが、非結合あるいは化学的に無効な分子にデコードされる潜在空間の領域である。 画像生成とは異なり、分子デコーディングは厳密な構造と化学的精度を必要とするため、小さな潜伏摂動でさえ破滅的な失敗を引き起こす。 そこで我々は,デコーダをトレーニング中の構造的および化学的制約を内部化し,テスト時間化学補正の必要性をなくし,暗黒領域を低減するトポロジ最適化VAEであるTopVAEを提案する。 TopVAE は後部の堅牢性を大幅に改善し、標準の DiT と組み合わせると、QM9 の FCD-3D が 77 %、最高 V&C が 52 %、GEOM-Drugs の FCD-3D が 52 %、ゼロショットの足場で 1.29 {\times がより安定で接続された分子が 1.29 {\times となる。

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