用关系抽象提升扩散模型的空间推理能力

研究者提出一种面向扩散模型的空间推理框架，利用无监督物体发现和物体关系抽象，将关系知识作为结构原语注入生成表示空间，在训练和推理阶段引导条件图像生成满足推理约束。团队同时发布了一个大规模生成式空间推理基准，包含四个受人类可解谜题启发的数据集。结果显示，关系抽象显著提升了扩散模型在多种复杂推理任务上的表现，并在分布外场景下保持稳健泛化。