在材料科学领域，原子尺度结构的精确解析是理解材料性能的基石。然而，面对扫描透射电子显微镜（STEM）图像中复杂的原子排列模式，传统人工解析方法正遭遇严峻挑战：专家标注耗时耗力（单幅含3000原子的图像需数小时）、易受主观偏差影响，且对图像缺陷（如信噪比降低、表面污染）的容忍度极低。更棘手的是，二维范德华（vdW）材料中原子层间微小的滑移（sub-?尺度）或扭转（<1°差异）会引发迥异的物理特性，但现有机器学习方法受限于训练数据质量与数量，难以实现精准识别。这一瓶颈严重制约了新型量子材料的设计与开发。

为解决这一难题，中国科学院大学等机构的研究团队在《Nature Communications》发表创新成果，提出基于三叉戟策略增强的解耦表示学习（Trident strategy-enhanced DRIT）方法。该研究巧妙结合少量未标记实验图像与可批量生成的模拟图像，构建出兼具原子结构精确性与实验图像真实性的海量训练数据集。通过残差神经网络（ResNet-50）训练的推理模型，首次实现了对二维材料vdW界面结构的"端到端"自动解析，将原子坐标测量精度推进至皮米级。这项工作不仅为材料微观表征设立了新标准，更揭示了ReS₂等材料中热力学稳定的多样化滑移堆垛共存现象，为调控二维材料界面特性提供了全新视角。

研究团队采用三大关键技术：1）基于t-SNE算法的数据筛选与仿射变换增强，确保生成图像的结构保真度；2）解耦表示学习（DRIT）模型实现模拟图像到实验图像风格的高保真转换，内容一致性损失函数（L_consistent^content）严格约束原子位置不变性；3）滑动窗口匹配技术（SPMT）实现堆垛相界面的纳米级定位，结合密度泛函理论（DFT）计算构建潜在能量景观（PEL）。实验验证采用ReS₂、MoS₂等典型二维材料的STEM图像数据集。

"原子结构解析框架的性能验证"部分显示，该模型对10%空位缺陷的样本仍保持0.32 ?平均误差，在信噪比（PSNR）低至7时误差仅0.04 ?。通过对150幅大尺度图像（含5×10⁵原子）的高通量分析，发现ReS₂滑移坐标在PEL上呈连续分布，突破传统二维材料仅有少数稳定堆垛的认知。"扭转堆垛界面的结构分析"章节揭示，模型可区分FFT难以辨别的20°与40°扭转角MoS₂莫尔条纹，对9.8°与11.8°微小角度变化的区域分辨率达1 nm。

研究结论指出，该方法实现了三大突破：1）首次将监督学习应用于连续变化的复杂堆垛模式解析，而非简单分类任务；2）建立实验-模拟图像间的精准映射，解决STEM数据稀缺难题；3）发现低对称性vdW材料（如三斜系ReS₂）中存在丰富热力学稳定堆垛构型。这些发现不仅为二维材料界面工程提供新思路，其通用性框架还可拓展至其他显微图像分析领域。正如作者Shanshan Wang强调的，这项技术将"推动材料表征从经验驱动向数据驱动范式转变"，为高通量材料设计奠定基础。

值得注意的是，该研究仍存在样本依赖性（仅用3幅实验图像训练ReS₂模型），未来可通过跨材料迁移学习进一步提升泛化能力。随着量子材料研究的深入，这种融合生成模型与物理原理的计算显微学方法，或将成为揭示奇异量子现象背后微观机制的关键工具。

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