この記事では、結晶材料の生成における新しいハイブリッドフレームワーク「CrysLLMGen」を提案しています。このフレームワークは、大規模言語モデル（LLM）と拡散モデルを組み合わせたもので、各モデルの補完的な強みを活かすことを目的としています。LLMは原子の種類をうまく処理する一方で、原子の位置や格子パラメータなどの連続的な特徴を扱うのが難しいため、拡散モデルの導入により、これらの課題を克服します。CrysLLMGenは、最初にLLMを用いて原子の種類や位置に関する中間表現を生成し、その後、得られた原子座標と格子構造を拡散モデルに渡し、洗練を行います。実験結果では、従来の生成モデルを上回る性能を示し、構造的および組成的な有効性のバランスの取れたパフォーマンスを達成し、ユーザーが定義した制約を満たす材料を効果的に生成する能力も持っています。