분산 기반 생성 모델은 생성형 AI 분야에서 혁신을 가져왔으며, 분자 3D 구조 생성과 같은 과학 분야에서도 새로운 가능성을 열었어요.
본 연구에서는 일반적인 분할 공간에 대한 확산 모델링 프레임워크를 공식적으로 확립하고, 특이 유클리드군(SE(3)) 대칭을 따르는 분자 구조 생성에 적용했어요.
새로운 프레임워크는 기존의 그룹-등변 확산 모델보다 학습 난이도를 단순화하고, 샘플러는 대상 분포를 복구하도록 보장하며, 경험적으로 검증 결과 기존 방식보다 우수한 성능을 보여주었어요.