扩散模型已成为最近用于分子对接的成功范式。但是,这些方法将蛋白质视为刚性结构,或者迫使模型从非结构化噪声中折叠蛋白质。在这项工作中,我们专注于柔性对接,利用蛋白质的未结合分布来建模配体结合的精确效果。虽然流量匹配(FM)为这项任务提供了一个有吸引力的选择,但我们表明,流动匹配的天真应用导致了一项复杂的学习任务,性能差。因此,我们提出了不平衡的流量匹配,即流量匹配的概括,使我们能够通过放松边缘约束来以准确的准确性来定位样品效率。从经验上讲,我们验证了在柔性对接方面的框架,证明了蛋白质构象预测的强烈改善,同时保留了可比的对接精度。