本研究提出了一种新方法，通过物理空间映射金属衍射潜在空间特征，克服了现有微观结构描述的局限。该方法有效编码微观结构信息，识别异质性，为金属材料设计和属性预测提供了新基础。

本研究提出了Macro2Micro深度学习框架，利用生成对抗网络(GAN)从宏观脑结构预测微观结构，结构相似性指数(SSIM)提高了6.8%。