DMol이라는 새로운 그래프 확산 모델을 소개합니다. DMol은 기존 최고 성능 모델인 DiGress보다 유효성 측면에서 모든 벤치마킹 데이터셋에서 약 1.5% 향상되었으며, 확산 단계 수는 최소 10배, 실행 시간은 약 절반으로 줄였습니다. 성능 향상은 목적 함수의 신중한 변경과 각 확산 단계에서 분자 그래프의 다양한 크기의 노드 하위 집합만 변경할 수 있도록 하는 "그래프 노이즈" 스케줄링 접근 방식의 결과입니다. 또한, 관련된 고리 구조의 집합을 슈퍼노드로 압축하여 생성되는 정션 트리와 같은 그래프 표현과 쉽게 결합될 수 있습니다. VAE를 사용하고 복잡한 재구성 단계가 필요한 기존의 정션 트리 기술과 달리, 압축된 DMol은 신중하게 선택된 빈번한 탄소 고리의 집합만 슈퍼노드로 압축하는 그래프에서 직접 그래프 확산을 수행하여 간편한 샘플 생성을 가능하게 합니다. 이 압축된 DMol 방법은 일반 DMol에 비해 유효성을 약 2% 더 향상시키고, 방법의 참신성을 높이며, 그래프 크기 감소로 인해 실행 시간을 더욱 개선합니다.
