Generating Symmetric Materials using Latent Flow Matching

📄 arXiv: 2605.10115v1 📥 PDF

作者: Anmar Karmush, Cedric Mathieu Brandenburg, Soheil Ershadrad, Johanna Rosén, Michael Felsberg, Filip Ekström Kelvinius

分类: cs.LG, cond-mat.mtrl-sci

发布日期: 2026-05-11

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出SymADiT：基于潜在流匹配与Wyckoff位置约束的对称性感知材料生成模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 材料生成 对称性感知 流匹配 Transformer架构 晶体结构预测 Wyckoff位置 生成式人工智能

📋 核心要点

  1. 现有材料生成模型往往难以在生成过程中严格保持晶体结构的对称性，导致生成的材料物理稳定性较差。
  2. SymADiT引入了基于Wyckoff位置的对称性感知表征，通过流匹配技术在潜在空间内强制执行空间群约束。
  3. 实验证明，该方法在保持模型架构简洁的同时，能有效提升生成材料的对称性质量与物理稳定性。

📝 摘要（中文）

针对材料生成任务，本文旨在改进现有的全原子扩散Transformer（ADiT），提出了对称性感知变体SymADiT。该方法基于Wyckoff位置对材料进行表征，并沿用ADiT的思路，在潜在空间中执行生成建模。通过强制生成模型的输出遵循晶体空间群及各原子Wyckoff位置所施加的对称性约束，生成的材料展现出更符合物理规律的对称特性。研究在对称性感知与非感知材料生成模型上进行了基准测试，结果表明，该方法利用简单的Transformer架构即可生成稳定且具有对称性的材料，表现出极具竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：材料生成的核心挑战在于如何确保生成的晶体结构不仅在化学组成上合理，且必须严格符合晶体学空间群的对称性要求。现有方法往往在生成后进行对称性修正，导致结构失真或稳定性下降。

核心思路：论文提出将对称性约束直接嵌入生成过程。通过利用Wyckoff位置（描述晶体中原子对称等价位置的参数）作为表征基础，将生成任务转化为在满足对称性限制的潜在空间内的流匹配问题。

技术框架：SymADiT架构基于ADiT的潜在空间生成范式。模型首先将晶体结构映射至潜在空间，利用Transformer处理原子序列，并在解码过程中引入对称性投影层，确保输出的原子坐标严格服从预设的空间群对称性。

关键创新：核心创新在于将对称性约束从“后处理”前置为“生成约束”。通过显式利用Wyckoff位置信息，模型能够直接在对称性流形上进行采样，从而避免了非对称结构的产生。

关键设计：模型采用了流匹配（Flow Matching）框架替代传统的扩散模型，通过学习概率路径实现高效生成。关键技术细节包括针对Wyckoff位置的嵌入编码，以及在Transformer输出层施加的对称性投影算子，确保生成的原子坐标满足空间群的对称操作要求。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，SymADiT在保持模型架构简洁性的同时，在对称性保持指标上优于现有的对称性不可知模型。通过与多种基线模型对比，该方法生成的晶体结构在能量稳定性与空间群一致性方面表现出显著优势，证明了在潜在空间引入对称性约束对于高质量材料生成的有效性。

🎯 应用场景

该研究在材料科学领域具有广泛应用前景，特别是在新材料发现、晶体结构预测及功能材料设计中。通过高效生成具有特定对称性的稳定晶体，SymADiT可显著加速电池电极材料、催化剂及半导体材料的筛选过程，降低实验试错成本，推动计算材料学向自动化设计转型。

📄 摘要（原文）

Tackling the task of materials generation, we aim to enhance the previously proposed All-atom Diffusion Transformer (ADiT) by introducing SymADiT, a symmetry-aware variant. To do so, we use a representation of materials based on Wyckoff positions. We follow ADiT and perform generative modelling in latent space, adapted to our symmetry-aware representation. By forcing the output of the generative model to adhere to the symmetry restrictions imposed by the generated crystal's space group and each atom's Wyckoff-position, the generated materials exhibit more realistic symmetry properties. We benchmark our method against both symmetry-aware and symmetry-agnostic models for materials generation and show competitive performance, generating stable, symmetric materials with a simple Transformer architecture.