本文介绍了DiGress，这是一种生成带分类节点和边缘属性图的离散去噪扩散模型。通过逐步编辑噪声图，结合马尔可夫噪声模型和辅助图特征，提升样本质量。DiGress在分子和非分子数据集上表现优异，尤其在平面图数据集上效果提升3倍，并能扩展到大型GuacaMol数据集。

通过中心极限定理对双时间尺度随机逼近（TTSA）在受控马尔可夫噪声下进行了深入的渐近分析，揭示了受底层马尔可夫链影响的 TTSA 的耦合动态，从而扩展了其应用范围，并结合应用结果推断了使用马尔可夫样本的 GTD 算法的统计性质和渐近性能。