精确的电荷密度是电子结构理论的核心，但使用密度泛函理论计算与电荷状态相关的密度对于大规模筛选和缺陷分析来说仍然成本过高。我们提出了ChargeFlow，这是一种流匹配优化模型，它通过3D U-Net速度场，将基于电荷条件的原子密度叠加态转换为对应的DFT电子密度，且该转换在原始的周期性实空间网格上进行。该模型在9502个来自Materials Project的带电物质计算结果上进行了训练，并在包含钙钛矿、带电缺陷、金刚石缺陷、金属-有机框架以及有机晶体在内的1671个外部基准结构上进行了测试。虽然ChargeFlow并非在所有类别中都表现最佳，但在那些以非局部电荷重分布和电荷状态外推为主的问题上表现最为出色，与ResNet基准模型相比，其变形密度误差从3.62%降低到3.21%，电荷响应余弦相似度从0.571提升到0.655。在后续分析中，这些预测出的密度仍具有化学实用性，能够在所有1671个基准结构上实现成功的Bader分区，同时还能生成高精度的静电势，这表明流匹配是一种适用于带电物质的实用密度优化策略。
