近年來，利用生成式深度學習方法在新功能蛋白質設計方面取得了顯著進展。目前包括 RFdiffusion（RFD1）和 BindCraft 在內的大多數方法，均採用氨基酸殘基水平的蛋白質表示，已能夠成功設計蛋白質單體、組裝體以及蛋白質-蛋白質相互作用體系，但其分辨率仍不足以精確設計與非蛋白質組分（如小分子配體與核酸）發生特異性側鏈相互作用的結構。 RFdiffusion2（RFD2）雖然
