ReGDiff 解超材料生成难题：新颖性提升 46.4%、多样性提升 128.6%
机器之心 · wechat · 2026-10-22
弗吉尼亚理工大学 Dawei Zhou 团队与 Meta 合作的 NeurIPS 论文 ReGDiff，针对生成模型设计超材料时「贴数据走产旧结构、放开探索产废件」的矛盾，提出两步方案。
- 数据与评测：构建桁架体素数据集 MetaTruss（10000 样本，48³ 体素表示），与 MetaShell 组成统一基准，提出对称、周期、连通、新颖性、多样性五项指标
- RAS 潜空间整理：随机替换 1/8 体素制造负样本，在 128 维潜空间施加类间排斥（库仑式斥力）、类内排斥（防止压缩成团）与中心汇聚三种力
- SRR 短程排斥：推理时用对数衰减的斥力把样本推离近邻已知样本，远处簇直接跳过以省算力
- 效果：相对最强基线 Yangetal.，几何合理性平均提升 8.9%、新颖性提升 46.4%、多样性提升 128.6%；生成 1000 个结构仅 31 秒（DiT-3D 需 326 秒）
- 消融显示去 RAS 后新颖性跌至 0.014，去 SRR 新颖性从 0.296 降至 0.208
后续方向包括扩展材料类别与分辨率、接入物理仿真与按性能生成。
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