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LDMol:基于文本条件的分子扩散模型,利用化学信息的潜在空间
LDMol 是一种新颖的潜在扩散模型,能够实现自然语言条件下的分子生成,并通过对比学习策略来提取化学信息特征空间,不仅在文本到分子生成基准测试中超过现有基准,还能进行零样本推理和相关任务如分子到文本检索和以文本为驱动的分子编辑,展示了它作为
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