本文综述了图神经网络在晶体材料性质预测中的应用，涵盖CGNN、CGCNN、多视图神经网络、生成对抗网络、MolNet、SE(3)等变网络、DeepCrysTet、MEGNet及Orbital CrystalNet等模型，这些模型可在DFT级别预测物性、生成新晶体结构并提升材料设计效率。