结构候选限制的离散扩散大图生成
原文标题：Discrete Diffusion for Large Graph Generation via Structural Candidate Restriction
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论文提出一种离散图扩散模型，将训练限制在结构驱动的节点对子集（观测边及其楔形非边），使训练复杂度低于节点数的平方，从而支持大规模图生成。模型设计三分类吸收式前向过程，采用度感知、带下限的余弦噪声调度，避免完全抹除图结构。实验显示其在大图生成的结构保真度上持续位居离散扩散基线前列。
- 问题
- 扩散图生成多为平方复杂度，难以扩展到3k节点以上的大图。
- 方法
- 离散图扩散只训练观测边及其楔形非边，配三分类吸收式前向与度感知带下限余弦噪声调度。
- 结果
- 在大图生成的结构保真度上持续位居离散扩散基线前列，未给出具体数值。
- 影响
- 把扩散图生成从千级推到更大规模，适合需要合成稀疏大图的场景。
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