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摘要 - 生成的图形结构数据是一个具有挑战性的问题，需要学习图形的基础分布。已经提出了各种模型，例如图VAE，图形和图扩散模型，以生成卑鄙且可靠的图形，其中扩散模型已实现了最先进的性能。在本文中，我们认为在整个图邻接矩阵空间上运行全级扩散SDE会阻碍从学习图拓扑生成中扩散模型，因此显着减少了生成图数据的质量。为了解决此限制，我们提出了一个有效但有效的图形光谱扩散模型（GSDM），该模型由图形光谱空间上的低级别扩散SDE驱动。我们的光谱扩散模型得到了进一步的证明，比标准扩散模型具有更强的理论保证。各种数据集的广泛实验表明，我们提出的GSDM被证明是SOTA模型，通过表现出比基线相比，同时表现出明显更高的生成质量和计算消耗少得多。
通过光谱扩散快速生成-CUHK CSE
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