本記事では、確率偏微分方程式（SDE）に基づくスコアベースの生成モデルが持つ制約を満たすことの難しさを改善するために、運動学的（アンダーダンプ）Langevin動力学を用いた制約生成モデルを提案しています。特に、境界条件に基づくスぺキュラ反射を導入することで、連続的に分化可能なノイズとデノイズのプロセスを実現しています。このプロセスは、時間逆行の動力学に制限された領域におけるもので、スぺキュラ境界条件によって定義されています。また、既存の反射SDEに基づく制約生成モデルへの寄与として、抽象的なローカルタイム項を通じて確率的動力学を制限する方法も解説しています。効率的な数値サンプラーを示し、最適な収束速度を持つことを比較した結果、Langevin拡散のモデルと反射拡散モデルの性能を包括的に評価しています。