Color2Struct: efficient and accurate deep-learning inverse design of structural color with controllable inference
Dieser Beitrag stellt Color2Struct vor, ein universelles Deep-Learning-Framework, das die Genauigkeit und Steuerbarkeit des inversen Designs struktureller Farben durch Korrektur von Stichprobenverzerrungen, adaptive Gewichtung des Verlusts und physikgeleitete Inferenz erheblich verbessert und Anwendungen in High-End-Displays sowie der Gewinnung solarer Energie ermöglicht.