論文の概要: SE(3)-MeanFlow: Few-Step Protein Backbone Generation on Lie Groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.27431v3
• Date: Tue, 04 Aug 2026 23:37:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 17:51:08.549039
• Title: SE(3)-MeanFlow: Few-Step Protein Backbone Generation on Lie Groups
• Title（参考訳）: SE(3)-Mean Flow:Lie基上のFew-Stepタンパク質のバックボーン生成
• Authors: Yikun Bai, Binghang Lu, Yikai Liu, Elaheh Akbari, Soheil Kolouri, Linxuan Wang, Ping He, Shuchan Wang, Ruqi Zhang, Guang Lin,
• Abstract要約: ユークリッド空間からタンパク質フレームのリー群幾何へ拡張する数ステップの生成フレームワークであるSE(3)-MeanFlowを紹介する。 回転や翻訳のためのクローズドフォームな平均速度IDを導出し、シミュレーションなしのトレーニングターゲットを与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.76281571675535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative modeling of protein backbones promises the de novo design of proteins with prescribed structural and functional properties. Existing diffusion and flow-matching models produce high-quality backbones on SE(3)^N, but inference requires numerically integrating an ODE over hundreds of network evaluations, each involving a Lie group exponential map - a bottleneck for high-throughput design campaigns. We introduce SE(3)-MeanFlow, a few-step generative framework that extends MeanFlow from Euclidean space to the Lie group geometry of protein frames. Working natively in the Lie algebra so(3) and in R^3, we derive closed-form average-velocity identities for rotations and translations, giving simulation-free training targets. We further introduce an SE(3) alpha-Flow objective that removes the Jacobian-vector product from the rotation branch and serves as a warm-up stage, after which training switches to a small-t stabilized MeanFlow loss that is used for the remainder of pretraining and for rectification-based post-training. In protein backbone generation, SE(3)-MeanFlow matches or exceeds flow-matching baselines that use several times more sampling steps, and its advantage widens in the few-step regime, where rectification lets it lead at every matched budget - at a modest cost in diversity.
• Abstract（参考訳）: タンパク質のバックボーンの生成モデリングは、所定の構造的および機能的性質を持つタンパク質のde novo設計を約束する。 既存の拡散モデルとフローマッチングモデルはSE(3)^N上で高品質なバックボーンを生成するが、推論には数百以上のネットワーク評価を数値的に統合する必要がある。 ユークリッド空間からタンパク質フレームのリー群幾何へ拡張する数ステップの生成フレームワークであるSE(3)-MeanFlowを紹介する。 リー代数 so(3) と R^3 でネイティブに作用し、回転や変換に対する閉形式の平均速度恒等式を導出し、シミュレーションなしの訓練目標を与える。 さらに, 回転枝からヤコビ-ベクター積を除去し, 温暖化段階として機能するSE(3)α-フロー目標を導入する。 タンパク質のバックボーン生成では、SE(3)-MeanFlowは、数倍のサンプリングステップを使用するフローマッチングベースラインにマッチするか、あるいは超過します。

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