論文の概要: Periodic Materials Generation using Text-Guided Joint Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00522v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 14:56:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:37.458187
• Title: Periodic Materials Generation using Text-Guided Joint Diffusion Model
• Title（参考訳）: テキストガイド型関節拡散モデルを用いた周期材料生成
• Authors: Kishalay Das, Subhojyoti Khastagir, Pawan Goyal, Seung-Cheol Lee, Satadeep Bhattacharjee, Niloy Ganguly,
• Abstract要約: TGDMatは3次元周期材料生成のために設計された新しいテキスト誘導拡散モデルである。 提案手法は,各段階での文章記述を通じて,グローバルな構造的知識を統合する。 実験の結果,TGDMatは既存のベースライン法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.137596469096824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Equivariant diffusion models have emerged as the prevailing approach for generating novel crystal materials due to their ability to leverage the physical symmetries of periodic material structures. However, current models do not effectively learn the joint distribution of atom types, fractional coordinates, and lattice structure of the crystal material in a cohesive end-to-end diffusion framework. Also, none of these models work under realistic setups, where users specify the desired characteristics that the generated structures must match. In this work, we introduce TGDMat, a novel text-guided diffusion model designed for 3D periodic material generation. Our approach integrates global structural knowledge through textual descriptions at each denoising step while jointly generating atom coordinates, types, and lattice structure using a periodic-E(3)-equivariant graph neural network (GNN). Extensive experiments using popular datasets on benchmark tasks reveal that TGDMat outperforms existing baseline methods by a good margin. Notably, for the structure prediction task, with just one generated sample, TGDMat outperforms all baseline models, highlighting the importance of text-guided diffusion. Further, in the generation task, TGDMat surpasses all baselines and their text-fusion variants, showcasing the effectiveness of the joint diffusion paradigm. Additionally, incorporating textual knowledge reduces overall training and sampling computational overhead while enhancing generative performance when utilizing real-world textual prompts from experts.
• Abstract（参考訳）: 等変拡散モデルは、周期構造体の物理対称性を活用する能力により、新しい結晶材料を生成するための一般的なアプローチとして現れている。 しかし、現在のモデルは、結合的なエンドツーエンド拡散フレームワークにおいて、結晶材料の原子タイプ、分数座標、格子構造の結合分布を効果的に学ばない。 また、これらのモデルはいずれも現実的な設定では動作せず、ユーザーは生成した構造が一致しなければならない望ましい特性を指定する。 本稿では,3次元周期材料生成のためのテキスト誘導拡散モデルであるTGDMatを紹介する。 提案手法は,周期的E(3)同変グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,原子座標,型,格子構造を共同生成しながら,各段階でのテキスト記述を通じてグローバルな構造知識を統合する。 ベンチマークタスクで一般的なデータセットを使用した大規模な実験により、TGDMatは既存のベースラインメソッドよりも良いマージンで優れていることが判明した。 特に、構造予測タスクでは、TGDMatは1つのサンプルしか生成せず、すべてのベースラインモデルより優れており、テキスト誘導拡散の重要性を強調している。 さらに、生成タスクにおいて、TGDMatは、すべてのベースラインとそのテキスト融合のバリエーションを超越し、共同拡散パラダイムの有効性を示す。 さらに、テキスト知識を取り入れることで、専門家の現実的なテキストプロンプトを利用する際の生成性能を高めながら、全体的なトレーニングと計算オーバーヘッドのサンプリングが削減される。

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