Geometric Bayesian Flow Networks (GeoBFN) achieves state-of-the-art 3D molecule generation performance.
Developing non-asymptotic theory for understanding data generation in diffusion models.
Marginalization Models (MAMs) offer a new approach to generative modeling of discrete data, enabling efficient and scalable approximation of arbitrary marginal probabilities, addressing limitations of existing autoregressive models in both maximum likelihood and energy-based training settings.
이 연구는 고차원 이산 데이터를 위한 새로운 생성 모델인 주변화 모델(MAM)을 제안하며, 이는 명시적인 주변 분포 모델링을 통해 효율적인 확률적 추론과 확장 가능한 학습을 가능하게 합니다.