本文提出了一种基于分子图像的新型分子表示方法，并展示了其在分子属性预测中的潜力。开发的分子几何深度学习（Mol-GDL）模型在14个基准数据集上表现优于现有方法。此外，研究还探讨了聚合物太阳能电池的功率转换效率，利用机器学习优化模型，取得了良好预测结果。整体上，研究强调了多模态深度学习在分子性质预测中的应用及其优势。