【Hackathon 10th Spring No.16】RFC: Add DiffSyn model to PaddleMaterials

[danqing-li]

概述

本 RFC 提出将 DiffSyn（基于扩散模型的沸石合成条件生成方法）模型复现并集成到 PaddleMaterials 中。

• 论文：Pan et al., "DiffSyn: A generative diffusion approach to materials synthesis planning." Nature Computational Science (2026)
• 原始代码：https://github.com/eltonpan/zeosyn_gen （MIT License，36 stars）
• 关联 issue：PPMat-Model Reproducibility Co-creation Initiative / PPMat-模型复现共建计划 PaddleMaterials#194 （模型列表第 11 项）
• 任务编号：Hackathon 10th Spring No.16 DiffSyn 沸石合成条件扩散模型复现

主要内容

1. 将 DiffSyn 条件扩散模型从 PyTorch 迁移至 Paddle，集成到 ppmat/models/diffsyn/，包含沸石 3D 拓扑图 GNN 编码器、OSDA 2D 分子图 GNN 编码器、合成参数空间条件扩散去噪网络
2. 支持 ZeoSyn 数据集加载（23,961 条沸石合成路线，233 种拓扑，921 种 OSDA）
3. 实现 classifier-free guidance 采样，训练时以概率随机 drop 条件向量，推理时用引导系数控制生成质量
4. 适配 PaddleMaterials 统一的 trainer/predictor/sampler 模式
5. 复现论文中的生成质量指标（Wasserstein 距离 ~0.423，MAE 误差 ±5% 以内）
6. 新建 synthesis_condition_prediction/ 任务目录，填补 PaddleMaterials 在逆向合成设计领域的空白

技术特点

• DiffSyn 在连续合成参数空间（结晶温度、H₂O/T 比、结晶时间、gel 组成）上进行条件扩散去噪，而非原子坐标扩散
• 双 GNN 条件编码器架构：SchNet3D 编码沸石 3D 拓扑结构 + GIN 编码 OSDA 2D 分子图，拼接后作为扩散模型条件输入
• 使用标准 PyTorch + PyG 操作，无自定义 CUDA kernel，torch→Paddle 迁移所有核心 API 均有对应实现
• PaddleMaterials 首个合成条件预测模型，建立从目标结构反推合成配方的逆向合成范式

排期

3～4周完成（环境搭建 → GNN 编码器迁移 → 条件扩散模型 → 训练对齐 → WSD/MAE 评估验证 → 文档 PR）

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