Fast3DCache

Paper：Fast3Dcache: Training-free 3D Geometry Synthesis Acceleration

论文是针对 Trellis 的 structure samping 过程进行的加速。

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在 Step 时，拿到了当前的潜在特征网格 。他们没有等到 25 步全部走完，而是在这一步就直接调用 TRELLIS 的 VAE Decoder，将其转换到显式的 3D 空间中。作者把第 步和第 步的二值网格进行异或操作，得到改变了的体素数目。

发现 3D 物体在生成时具有明显的“三阶段稳定规律”：

1. 阶段 1（粗糙骨架形成）： 体素剧烈变化，物体轮廓刚开始捏造。
2. 阶段 2（几何逐渐稳定）： 变化的体素数量急剧减少，且在对数坐标系下呈现出完美的线性衰减趋势（即规律极度可预测）。
3. 阶段 3（精细微调阶段）： 整体结构完全定型，只剩细微调整。

于是可以在阶段 1 结束时设立一个 Anchor Step 进行一次校准，测出初始几何变化量 ，然后直接用一条对数线性公式预判 Forecast 后续所有步骤的变化量 ：

通过对数线性趋势外推，直接计算出当前步骤可以直接扔进缓存的 Token 数量（即缓存预算） ：

宏观上知道了能偷懒多少（），微观上具体挑哪些 Token 进缓存呢？

作者精妙地引入了物理学中的速度（大小）与加速度（方向与大小改变）概念来综合打分：

• 速度大小 ： 代表当前特征更新的烈度。

• 加速度大小 ：，代表前后两步速度向量的差，用来衡量如果直接用上一步的特征来代替当前步，会带来多大的方向偏离误差。

• 时空融合打分 ： 将两者归一化后加权求和：

另外作者引入了两个硬性约束：

• 定期重置（Phase 2）： 设置一个硬性步长间隔 ，每隔 步，就强制进行一次全量计算，把之前缓存的微小误差全部校准清零。
• 全采样修正（Phase 3）： 在最后最稳定的 refine 阶段（CFG-Free 阶段），虽然采用极度激进的固定高缓存率 ，但每隔 步做一次全采样修正，确保最终吐出的 3D 网格绝对闭合且无畸变。