Neues Verfahren verhindert Kollaps bei Diffusionssteuerung

In der aktuellen Forschung zur Inferenzzeitsteuerung von Diffusions- und Flow-Modellen wurde ein bislang unformalisierter Fehler entdeckt: der sogenannte Marginal Path Collapse. Dabei werden bei der üblichen Ratio-of-Densities-Methode, bei der Wahrscheinlichkeitsverläufe mehrerer Modelle mit positiven oder sogar negativen Exponenten gewichtet werden, die Zwischendichten nicht mehr normalisierbar, obwohl die Endpunkte korrekt bleiben. Dieser Fehler tritt besonders häufig auf, wenn Modelle mit unterschiedlichen Rauschplänen oder Datensätzen kombiniert werden – ein Szenario, das in der molekularen Gestaltung häufig vorkommt, wenn de‑novo‑, Konformer‑ und Pocket‑bedingte Modelle zusammengeführt werden.

Die Autoren präsentieren eine umfassende Lösung. Zunächst wird ein einfaches Kriterium für die Existenz eines gültigen Pfades abgeleitet, das exakt vorhersagen kann, wann ein Kollaps aus Rauschplänen und Exponenten entsteht. Anschließend wird Adaptive Path Correction with Exponents (ACE) vorgestellt, ein Verfahren, das die Feynman‑Kac‑Steuerung auf zeitvariierende Exponenten erweitert und damit einen stets gültigen Wahrscheinlichkeitspfad garantiert.

Tests auf einem synthetischen 2‑D‑Benchmark sowie auf der flexiblen Pose‑Scaffold‑Dekoration zeigen, dass ACE den Kollaps vollständig eliminiert. Durch die hohe Leitfähigkeit der neuen Methode lassen sich bislang nicht erreichbare Ergebnisse erzielen: die Verteilungsmessungen und Docking‑Metriken übertreffen sowohl konstante Exponenten‑Baselines als auch spezialisierte, aufgabenorientierte Scaffold‑Dekorationsmodelle. Damit wird die Ratio‑of‑Densities‑Steuerung mit heterogenen Experten von einer theoretischen Idee zu einer robusten Praxis für die generative Modellierung avanciert.