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离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列生成。我们表明，单纯形上的线性流量匹配不足以实现此目标，因为它遭受了训练目标中的不连续性和进一步的病理。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们得出了混合物的分数与流量向量字段之间的连接，从而允许分类器和无分类器的GUID-ANCE。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列发电具有最小的性能命中，从而与自回旋的模型相比，导致O（L）加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的分类器免费指导方法改善了无条件的生成，并且有效地生成满足设计目标的DNA。代码可在https://github.com/hannesstark/ dirichlet-flow-matching上找到。
dirichlet流与DNA序列设计的应用
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