结构生成

结构生成，通过深度学习的生成模型预测晶体材料的结构。我们集成了基于图神经网络和等变扩散模型的晶体生成模型 DiffCSP，它通过联合生成晶格和原子坐标来预测晶体结构，并利用周期性 E(3) 等变去噪模型来更好地模拟晶体的几何特性。它在计算成本上远低于传统的基于密度泛函理论的方法，且在晶体结构预测任务中表现出色。

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功能	模型	训练	推理	后端
结构生成	DiffCSP	√	√	Ascend