反射高能电子衍射（RHEED）是分子束外延（MBE）中用于原位生长监测的关键技术。在传统做法中，由于RHEED图案包含大量信息，因此在MBE生长过程中仅分析了其中的一小部分信息。为了解决这一限制，人们采用了机器学习（ML）辅助分析方法，从而从RHEED图案中提取出更多有关薄膜生长的有用信息。然而，现有的大多数方法都是基于提取出的RHEED特征，而非直接从时空性的RHEED视频中学习。在这里，我们展示了如何使用混合变换器框架对RHEED进行未来帧预测，该框架能够直接从RHEED视频中进行学习和预测。预测得到的RHEED图案与真实图案非常吻合。这项研究为预测性MBE监测奠定了基础，同时也推动了ML辅助RHEED图案分析的发展。同时，我们也探讨了该框架的局限性。
