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高效表征量子点（QD）器件是扩展基于自旋限制的量子处理器时面临的关键瓶颈。测量高分辨率电荷稳定性图谱（CSDs，这类数据图对定义量子点占据状态至关重要）极其耗时，尤其在新型架构中，CSDs必须通过无法直接探测相关量子点电荷的远程传感器获取。该研究团队提出一种生成式方法，利用条件扩散模型从稀疏测量数据重建完整CSDs以加速采集过程。通过两种实验驱动的掩蔽策略（基于均匀网格的采样和线扫描）验证该方法。经约9,000个样本训练的轻量化架构成功重建了CSDs，仅需总测量数据的4%即可保留电荷跃迁线等关键物理特征。与插值方法相比，该方法在重建大面积未测量区域时表现优异，而传统方法在此场景下失效。结果表明生成模型能显著降低量子器件的表征成本，并为实验实施提供了可靠路径。