等变流匹配模型生成多晶微结构

Dawid Lipinski、Jixiang Qing 和 Henry Moss 提出一种多晶微观结构生成模型，用流匹配与图神经网络把多晶结构表示为各向异性功率图，学习紧凑的几何参数化，并可在任意像素分辨率下渲染生成样本。 该模型采用 C4 等变架构，使输入噪声的旋转对应生成微观结构的旋转，同时支持基于用户自定义目标函数的免训练引导，研究者称已生成类似铜焊缝、铸金属板、3D 打印不锈钢和异质层状钛的微观结构。

AI 根据报道生成 · 51 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。