人工智能时代的材料生成：综合概述

材料是现代社会的基石，支撑着能源、电子、医疗、交通和基础设施等领域的突破。具备发现和设计具有定制化性能的新材料的能力，是解决一些紧迫全球挑战的关键。近年来，高质量材料数据的日益丰富，结合人工智能（AI）的快速进步，为加速材料发现开辟了新机遇。数据驱动的生成模型通过直接创建满足预定义性能要求的新材料，为材料设计提供了强大的工具。尽管相关工作日益增多，但仍存在明显的缺失，即缺乏此领域最新且系统的综述。为填补这一空白，本文提供了最新在AI驱动材料生成方面取得进展的全面概述。我们首先组织各种类型的材料并阐述晶体材料的多种表征方法。随后，我们详细总结并对当前AI驱动材料生成方法的分类。进一步，我们讨论了常见的评估指标，并总结了开源代码和基准数据集。最后，我们总结了这一快速发展领域的潜在未来方向和挑战。相关来源可在 https://github.com/ZhixunLEE/Awesome-AI-for-Materials-Generation 查阅。