כתבה
arXiv cs.LG ·
פיתוח זרימה סטטית לגנרציה של מולקולות 3D של גודל שונה
Fixed-Dimensional Latent Flow for Generating Variable-Size 3D Molecules
מאמר חדש מציג פרקטיקה גנרטיבית לגנרציה של מולקולות 3D של גודל שונה. הפרקטיקה, שנקראת Equivariant-Free Transformer-Autoencoded Latent Flow Matching, משתמשת במודל Transformer כדי לגנרצ קודקס של תכונות של המולקולה, כולל גודלה, ואז משתמשת במודל אוטורגרסיבי כדי לגנרצ את המולקולה עצמה. הפרקטיקה נבחנה על ידי PCQM4Mv2 והוכיחה עצמה כיעילה ויעילה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.08333v2 Announce Type: replace-cross Abstract: In molecular discovery, molecule size is coupled to composition, structure, and other target properties. Yet most 3D generators require molecule size to be specified before generation. Here, we introduce Equivariant-Free Transformer-Autoencoded Latent Flow Matching, a two-stage generative framework that relies entirely on a single fixed-dimensional molecule-level latent representation to generate variable-size molecules. The second-stage flow matching model samples this latent vector, and an autoregressive Transformer decoder then determines molecule size while generating atom types, coordinates, and chemically informative states. Canonical atom ordering and rigid-pose alignment enable standard Transformers without equivariant layer
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית