VQ-SAD: Vector Quantized Structure Aware Diffusion For Molecule Generation

📄 arXiv: 2605.00354v1 📥 PDF

作者: Farshad Noravesh, Reza Haffari, Layki Soon, Arghya Pal

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-05-01

备注: 17 pages

💡 一句话要点

提出VQ-SAD：一种基于向量量化结构感知扩散的分子生成方法

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 分子生成 扩散模型 向量量化 VQ-VAE 神经符号建模

📋 核心要点

  1. 现有扩散分子生成方法忽略分子符号信息，one-hot编码表示原子和键类型存在信息损失。
  2. VQ-SAD将原子和键代码视为VQ-VAE的潜在变量，利用预训练VQ-VAE的码本作为扩散过程的tokenizer。
  3. 实验表明，VQ-SAD在QM9和ZINC250k数据集上略优于当前最先进的扩散分子生成模型。

📝 摘要（中文）

许多基于扩散的分子生成方法忽略了分子的符号信息，并将原子和键类型表示为one-hot编码。基于Morgan指纹的方法会产生哈希冲突，并且难以在不损失信息的情况下嵌入到连续空间中，而随机指纹对应于无效分子。为了解决这个问题，本文采用另一种范式，将原子和键代码视为VQ-VAE的潜在变量。本文提出了VQ-SAD，它首先训练一个VQ-VAE，并使用冻结的预训练VQ-VAE模型，将原子和键类型的码本作为下游扩散过程的tokenizer。VQ-SAD是一个神经符号模型，它利用符号和神经结构信息进行基于扩散的模型，并具有可学习的前向过程。大的离散代码空间提供了更平衡的原子和键类型，从而增强了去噪过程。VQ-VAE在QM9和ZINC250k数据集上略微优于基于扩散的分子生成的最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于扩散的分子生成方法，要么忽略了分子的符号信息，直接使用one-hot编码表示原子和键类型，导致信息损失；要么使用Morgan指纹等方法，存在哈希冲突问题，难以有效嵌入到连续空间中。这些问题限制了生成分子的质量和多样性。

核心思路：VQ-SAD的核心思路是将原子和键类型视为离散的符号，并利用VQ-VAE学习这些符号的潜在表示。通过将预训练的VQ-VAE的码本作为扩散模型的tokenizer，实现了神经符号建模，从而在扩散过程中同时利用符号信息和神经结构信息。

技术框架：VQ-SAD的整体框架包含两个主要阶段：1) VQ-VAE预训练阶段：训练一个VQ-VAE模型，学习原子和键类型的离散码本。2) 扩散模型训练阶段：使用预训练的VQ-VAE的码本作为tokenizer，训练一个基于扩散的分子生成模型。该扩散模型以离散的原子和键类型token序列作为输入，通过可学习的前向过程逐步添加噪声，然后通过反向过程逐步去噪，最终生成新的分子结构。

关键创新：VQ-SAD的关键创新在于其神经符号建模方法，它将符号信息（原子和键类型）与神经结构信息（VQ-VAE学习到的潜在表示）相结合，用于扩散模型的训练。这种方法避免了传统方法的信息损失问题，并允许模型更好地理解和生成分子结构。

关键设计：VQ-VAE的结构和训练方式是影响VQ-SAD性能的关键因素。具体来说，码本的大小、VQ-VAE的损失函数（包括重构损失和量化损失）以及扩散模型的噪声调度策略等参数都需要仔细调整。此外，原子和键类型的编码方式也会影响模型的性能。论文中具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VQ-SAD在QM9和ZINC250k数据集上进行了评估，实验结果表明，VQ-SAD略微优于基于扩散的分子生成的最先进模型。这表明VQ-SAD的神经符号建模方法能够有效地利用符号信息和神经结构信息，从而提高分子生成的质量。具体的性能提升数据未知，需要查阅原文。

🎯 应用场景

VQ-SAD在药物发现、材料科学等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成具有特定性质的新分子，例如具有高活性、低毒性的药物候选分子，或者具有特定物理化学性质的新材料。该方法还可以用于优化现有分子的结构，提高其性能。未来，VQ-SAD可以与其他AI技术相结合，例如强化学习，以实现更高效的分子设计。

📄 摘要（原文）

Many diffusion based molecule generation methods ignore the symbolic information of molecules and represent the atom and bond type as one hot representation. Methods based on Morgan fingerprints produce hash collisions and are hard to embed into a continuous space without information loss and random fingerprints correspond to no valid molecule. To circumvent this issue we use another paradigm and consider atom and bond codes as latent variables of VQ-VAE. We introduce VQ-SAD which first trains a VQ-VAE and uses the frozen pretrained VQ-VAE model and considers the codebooks for both atom and bond types as tokenizers for the downstream diffusion process. VQ-SAD is a neuro-symbolic model that utilizes both symbolic and neural structural information for a diffusion based model with learnable forward process. The large discrete code space provides a more balanced atom and bond types which enhances the denoising process. VQ-VAE slightly outperforms SOTA models for diffusion based molecule generation on QM9 and ZINC250k datasets.