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新型晶体材料的发现是计算材料科学中的关键挑战，常受限于经典生成模型的空间表征局限性和模式坍塌问题。传统上，在连续三维空间中开发量子生成对抗网络（GAN）受限于近期硬件的有限容量。为克服此难题，该研究从量子主干层直接引入一种基于物理学的“分头”架构，明确分离宏观晶格边界与微观原子坐标，从而显著提升资源利用效率。本研究通过将分头量子生成对抗网络（SH-QGAN）与架构匹配的经典消融模型进行对比，厘清了量子电路与这些架构先验之间的贡献差异。在高度受限的Mg-Mn-O体系上进行评估的结果显示，先进模型之间呈现出高度微妙的性能分化。架构匹配的经典消融模型在热力学精度方面表现更优。相反，SH-QGAN中量子电路的集成则驱动了前所未有的结构多样性和潜空间探索，其几何有效性超过消融模型的两倍，并成功生成了收敛于Mg2MnO4化学计量比的新型亚稳态候选结构。这些发现表明，晶胞与原子生成的架构分离虽能实现严格的热力学精度，但量子特征映射独立提供了克服模式坍塌所需的空间多样性。这两种机制为先进材料的生成式发现提供了截然不同且互补的增强途径。