cvignac/DiGress

해결하는 문제

DiGress는 합성 그래프와 분자 구조를 생성하기 위해 설계되었습니다. 이는 이산 공간에 노이즈 제거 확산 모델을 적용하여 현실적인 이산 그래프 데이터를 생성하는 도전 과제를 해결함으로써, 복잡한 네트워크와 화학 분자를 생성할 수 있게 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 이산 노이즈 제거 확산 모델을 구현합니다. 그래프 생성을 위해 이산 모드와 연속 모드 모두에서 작동할 수 있습니다. 시스템은 Graph Transformer 아키텍처를 사용하여 이러한 구조를 처리하고 생성하며, 멀티 GPU 트레이닝과 자동 데이터셋 다운로드를 지원합니다.

대상 사용자

그래프 생성, 분자 발견, 이산 구조를 위한 생성형 AI에 종사하는 연구자 및 개발자를 대상으로 합니다.

주요 특징

• 그래프 생성을 위한 이산 및 연속 확산 모델 모두 지원.
• 분자 데이터셋(Guacamol 및 MOSES 등)과 추상적 그래프 데이터셋(QM9 및 SBM 등)과 호환.
• Graph Transformer 구현 포함.
• 트레이닝 및 추론에 대한 멀티 GPU 가속 지원.