CrystalDiT：用于晶体生成的扩散变换器
机器学习
2026-01-01 v3 材料科学
摘要
我们提出了 CrystalDiT，这是一种用于晶体结构生成的扩散变换器，通过挑战架构复杂度的趋势实现了最先进的性能。与复杂的多流设计不同，CrystalDiT 采用单一变换器，施加一种强大的归纳偏置：将晶格和原子属性视为单一、相互依赖的系统。结合基于周期表的原子表示和平衡训练策略，我们的方法在 MP-20 数据集上实现了 8.78% 的 SUN（稳定、唯一、新颖）率，显著优于包括 FlowMM（4.21%）和 MatterGen（3.66%）在内的最新方法。值得注意的是，CrystalDiT 在保持可比稳定性率的同时，生成了 63.28% 的独特且新颖的结构，表明在数据受限的科学领域中，精心设计的简单架构可能优于过于复杂的模型。我们的结果表明，在数据有限的科学领域中，谨慎设计的简单架构优于易产生过拟合的复杂替代方案。
引用
@article{arxiv.2508.16614,
title = {CrystalDiT: A Diffusion Transformer for Crystal Generation},
author = {Xiaohan Yi and Guikun Xu and Xi Xiao and Zhong Zhang and Liu Liu and Yatao Bian and Peilin Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.16614},
year = {2026}
}
备注
18 pages, 18 figures. Code available at https://github.com/hanyi2021/CrystalDiT.git. Updated to remove copyright notice