저자들은 오픈 어휘 재료 선택을 지원하는 다층 광학 코팅의 역설계를 위한 쿼리 기반 흐름 일치 프레임워크인 IrisFlow를 제시합니다. 고정된 어휘와 이산화된 연속 변수에 의존하는 일반적인 소모성 신경 역설계 방법과 달리, IrisFlow는 쿼리 시 목표 스펙트럼, 파장 그리드 및 후보 재료를 제공합니다.
- 모델은 후보 뱅크에서 샘플링된 재료 시퀀스에 대해 이산 흐름 일치를 사용하고, 이산화 없이 층 두께에 대해 연속 흐름 일치를 사용합니다.
- 단일 136M 파라미터 모델이 2~100층의 스택을 설계합니다.
- 224개 작업 벤치마크에서 분포 내 목표를 충실히 재구성하고 재학습 없이 보유된 재료 뱅크에 대해 정확도를 유지합니다.
- 시스템은 훈련 인벨로프를 최대 1100 nm까지 넘어 대역을 설계하며, 해당 기반 자료 라이브러리에서 자기회귀 기반을 능가합니다.
- 제작된 색상 표시 냉각기는 93~95%의 태양 근적외선 반사율을 유지하면서 CIEDE2000 색차 3.1-5.2를 달성했습니다.
IrisFlow는 오픈 어휘 설계가 제조된 코팅까지 성공적으로 수행될 수 있음을 보여주며, 폐쇄 세계 역설계 접근 방식에 대한 유연한 대안을 제공합니다.