研究提出图卷积注意力GCA用于图去噪与扩散

Shervin Khalafi 等作者提出图卷积注意力（GCA），用图滤波后的 query 和 key 实现依赖输入图谱的谱注意力，突破标准注意力只能学到训练分布上平均谱滤波器的局限。 在合成与真实数据集上，用 GCA 替换标准 query-key 投影可提升图去噪与扩散效果，去噪增益与图谱多样性相关；在 DiGress 生成框架中用 GCA 架构替换 DiGress 架构，生成质量相当且推理显著更快。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。