LLM Meets Diffusion: A Hybrid Framework for Crystal Material Generation
作者: Subhojyoti Khastagir, Kishalay Das, Pawan Goyal, Seung-Cheol Lee, Satadeep Bhattacharjee, Niloy Ganguly
分类: cs.LG, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI
发布日期: 2025-10-27
备注: NeurIPS 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
CrysLLMGen：融合LLM与扩散模型的晶体材料生成混合框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 晶体材料生成 大型语言模型 扩散模型 混合框架 材料设计
📋 核心要点
- 现有晶体材料生成方法依赖LLM或去噪模型，LLM擅长处理离散原子类型，但难以处理连续特征；去噪模型擅长连续变量建模，但难以生成准确原子组成。
- CrysLLMGen融合LLM与扩散模型，LLM生成原子类型、坐标和晶格结构的中间表示，扩散模型在保留原子类型的基础上细化原子坐标和晶格结构。
- 实验表明，CrysLLMGen在结构和成分有效性上表现平衡，生成更稳定和新颖的材料，并具备强大的条件生成能力，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为CrysLLMGen的混合框架，用于生成新型周期性晶体结构。该框架集成了大型语言模型（LLM）和等变去噪模型，利用它们各自的优势：LLM擅长处理离散的原子类型，但难以处理原子位置和晶格参数等连续特征；而去噪模型则擅长建模连续变量，但在生成准确的原子组成方面存在困难。CrysLLMGen首先使用微调的LLM生成原子类型、原子坐标和晶格结构的中间表示，然后保留预测的原子类型，并将原子坐标和晶格结构传递给预训练的等变扩散模型进行细化。实验结果表明，该框架在多个基准任务和数据集上优于最先进的生成模型，不仅在结构和成分有效性方面取得了平衡的性能，而且生成了比基于LLM和基于去噪的模型更稳定和新颖的材料。此外，CrysLLMGen还表现出强大的条件生成能力，能够有效地生成满足用户定义约束的材料。
🔬 方法详解
问题定义：现有晶体材料生成方法，如基于LLM的方法难以精确控制连续的原子位置和晶格参数，而基于去噪扩散模型的方法则难以准确生成原子组成。这两种方法都存在局限性，无法充分利用各自的优势，导致生成材料的质量和多样性受到限制。
核心思路：CrysLLMGen的核心思路是将LLM和扩散模型结合起来，利用LLM在处理离散原子类型方面的优势，以及扩散模型在建模连续变量方面的优势。通过这种混合方法，可以克服单一模型的局限性，从而生成更准确、更稳定和更具多样性的晶体材料。
技术框架：CrysLLMGen框架包含两个主要阶段：LLM生成阶段和扩散模型细化阶段。首先，使用微调的LLM生成原子类型、原子坐标和晶格结构的中间表示。然后，将LLM生成的原子坐标和晶格结构传递给预训练的等变扩散模型进行细化，同时保留LLM预测的原子类型。最终，扩散模型输出细化后的原子坐标和晶格结构，从而生成最终的晶体材料。
关键创新：CrysLLMGen的关键创新在于将LLM和扩散模型有机地结合在一起，形成一个混合生成框架。这种混合方法充分利用了两种模型的优势，克服了单一模型的局限性，从而提高了晶体材料生成的质量和多样性。此外，使用预训练的等变扩散模型可以保证生成的晶体结构的物理合理性。
关键设计：LLM部分使用了微调的Transformer模型，用于生成原子类型、原子坐标和晶格结构的中间表示。扩散模型部分使用了预训练的等变扩散模型，该模型能够保证生成的晶体结构的对称性和物理合理性。损失函数包括LLM的交叉熵损失和扩散模型的去噪损失。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（具体数值未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CrysLLMGen在多个基准数据集上优于现有方法，在结构和成分有效性方面取得了平衡的性能。与基于LLM和基于去噪的模型相比，CrysLLMGen生成了更稳定和新颖的材料。此外，CrysLLMGen还表现出强大的条件生成能力，能够有效地生成满足用户定义约束的材料（具体性能数据未知）。
🎯 应用场景
CrysLLMGen可应用于新材料发现、材料设计和材料优化等领域。通过该框架，研究人员可以快速生成具有特定性质和结构的晶体材料，从而加速新材料的研发过程。此外，该框架还可以用于优化现有材料的性能，例如提高材料的强度、导电性和稳定性等。该研究有望推动材料科学和工程领域的进步。
📄 摘要（原文）
Recent advances in generative modeling have shown significant promise in designing novel periodic crystal structures. Existing approaches typically rely on either large language models (LLMs) or equivariant denoising models, each with complementary strengths: LLMs excel at handling discrete atomic types but often struggle with continuous features such as atomic positions and lattice parameters, while denoising models are effective at modeling continuous variables but encounter difficulties in generating accurate atomic compositions. To bridge this gap, we propose CrysLLMGen, a hybrid framework that integrates an LLM with a diffusion model to leverage their complementary strengths for crystal material generation. During sampling, CrysLLMGen first employs a fine-tuned LLM to produce an intermediate representation of atom types, atomic coordinates, and lattice structure. While retaining the predicted atom types, it passes the atomic coordinates and lattice structure to a pre-trained equivariant diffusion model for refinement. Our framework outperforms state-of-the-art generative models across several benchmark tasks and datasets. Specifically, CrysLLMGen not only achieves a balanced performance in terms of structural and compositional validity but also generates more stable and novel materials compared to LLM-based and denoisingbased models Furthermore, CrysLLMGen exhibits strong conditional generation capabilities, effectively producing materials that satisfy user-defined constraints. Code is available at https://github.com/kdmsit/crysllmgen