一种基于对抗生成模型进行新晶体结构预测的方法

一种基于对抗生成模型进行新晶体结构预测的方法结合了群论、Wyckoff位点分析、机器学习编码技术以及能量预测代理模型，旨在降低实验试错成本，实现高效的结构预测与筛选。本发明通过计算模拟预测晶体结构，减少了对实验条件的依赖和试错次数，结合对抗生成模型和代理模型，实现了晶体结构的高效预测和快速筛选。用户可以根据需要指定或不指定成分、空间群和晶胞内原子总数等条件，定制化生成晶体结构。