核心内容总结：
文章介绍了一种名为动力学引导扩散模型（Dynamics-Guided Diffusion Model, DGDM）的数据驱动框架，用于为特定的操控任务生成操控器几何设计。不同于为每个任务训练不同的设计模型，这种方法采用了一个跨任务共享的学习动力学网络。对于一个新的操控任务，首先将其分解为一系列单独的运动目标，这一过程称为目标互动概况。该框架能够快速生成针对未见过的操控任务和物体的多样化操控器几何形状，允许以秒为单位生成针对新任务和物体的设计，从而解锁快速设计迭代周期。
原理简述：
动力学引导扩散模型（DGDM）的原理基于深度学习和动力学仿真的结合。通过利用共享的动力学网络来理解和预测物体在不同操控任务下的运动反应，进而指导操控器几何形状的生成。这种方法首先将复杂的操控任务分解为更简单、具体的运动目标（目标互动概况），然后通过模型学习这些运动目标如何影响物体的动态行为。最终，基于这些动态预测，模型能够生成适应给定任务的操控器设计，实现快速且有效的设计迭代。这种方法的优势在于其跨任务的通用性和对新任务的快速适应能力，极大地提高了设计效率和创新性。
