MetaGen：面向VLM辅助晶体结构生成的DSL、数据库与基准测试
计算机视觉与模式识别
2025-08-27 v2 机器学习
摘要
晶体材料是一类其几何结构赋予高度可调-常为反直觉-bulk属性的微观构筑结构。然而，其设计困难主要源于几何复杂度以及从结构到行为之间的非平凡映射。我们通过三个互补贡献来应对这些挑战。(i)MetaDSL：一种紧凑且语义丰富的领域特定语言(DSL)，捕获多样化的晶体结构设计，既可读性高又可机器解析。(ii)MetaDB：一个包含150,000多个参数化MetaDSL程序的精选存储库，以及它们的衍生物——三维几何、多视角渲染图和模拟弹性性能。(iii)MetaBench：测试视觉语言晶体助手三项核心能力的基准套件：结构重建、属性驱动逆向设计和性能预测。我们通过微调最先进的视觉语言模型建立基线，并部署一个类似CAD的交互式界面内置的omni-model。案例研究表明，我们的框架为晶体结构-表示-性质关系的集成设计和理解提供了有力的第一步。
引用
@article{arxiv.2508.17567,
title = {Towards Optimal Convolutional Transfer Learning Architectures for Breast Lesion Classification and ACL Tear Detection},
author = {Daniel Frees and Moritz Bolling and Aditri Bhagirath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.17567},
year = {2025}
}