基于结构候选限制的大规模图生成离散扩散模型

研究人员提出一种面向大规模图生成的离散图扩散模型，通过将训练限制在已观测边及其楔形非边的结构化候选子集中，将训练复杂度降至节点数的亚二次水平。该模型设计了度感知且带保底的余弦噪声调度与三类吸收前向过程，以防止加噪过程中图结构被完全抹除。实验表明，该方法在度分布和聚类等结构保真度指标上均位列前沿水平。