# 三维分子生成

扩散模型生成3D分子时只从数据里隐式学原子分布，样本统计上合理却可能违反化学规则。SensDiff把空间不重叠、键长、键角和价态四条物理化学规则写成可微能量，按由粗到细的顺序在训练中逐步激活并自适应加权，让规则进入生成动力学而非只在采样时纠偏。在QM9与GEOM-Drugs基准上，其有效性分别为96.9%和97.2%，作者称优于所比较的基线。

扩散模型生成3D分子时只从数据里隐式学原子分布，样本统计上合理却可能违反化学规则。SensDiff把空间不重叠、键长、键角和价态四条物理化学规则写成可微能量，按由粗到细的顺序在训练中逐步激活并自适应加权，让规则进入生成动力学而非只在采样时纠偏。在QM9与GEOM-Drugs基准上，其有效性分别为96.9%和97.2%，作者称优于所比较的基线。