模型介绍
中文整理MatterGen
模型用途
MatterGen是用于无机材料设计的生成模型，属于扩散模型类型，可共同预测材料的原子分数坐标、元素类型以及晶胞格子向量。
主要能力
支持无机材料候选的无条件生成。可根据目标属性值（如体积模量、化学系统、磁密度等）对模型进行训练或微调，实现条件生成。用户可基于自有属性标记数据对基础模型进行微调。
输入输出
输入可包括无条件生成请求，或指定目标属性的条件生成请求。输出为无机材料候选结构。
运行要求
模型包含4680万个参数。训练采用float32精度，初始学习率为1e-4，当训练损失在100个epoch内未下降时学习率递减，降至1e-6为止。批量大小为512。训练约60万样本的一个epoch在8块NVIDIA A100 GPU上约需6分钟。使用单块NVIDIA V100 GPU采样1000个结构约需两小时。
基本用法
克隆GitHub仓库并按照README说明操作。直接使用可生成无条件材料候选。微调后可根据指定属性条件生成材料。
限制
模型仅在至多20个原子的单元胞数据上训练和评估，不支持更多原子。训练数据中移除了惰性气体元素、原子序数大于84的元素以及放射性元素（Tc和Pm），因此无法生成含有这些元素的晶体。无法生成有机晶体或非晶体材料。训练数据仅包含能量低于参考凸包0.1 eV/atom的材料，因此生成材料中位于或低于凸包的比例预计远低于高于凸包0.1 eV/atom的材料比例。属性引导生成的性能高度依赖于训练数据的质量和数量，极端属性值区域的性能可能下降。微调新属性时建议使用至少数千个带标签的结构，并确保属性值覆盖范围良好。
许可证
MIT许可证
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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