无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache

在 AIGC 的浪潮中，3D 生成模型（如 TRELLIS）正以惊人的速度进化，生成的模型越来越精细。然而，" 慢 " 与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量，让生成一个高质量 3D 资产往往需要漫长的等待。

为了加速，人们通常会想到在 2D 视频生成中大杀四方的 " 缓存（Caching）" 技术——复用上一步的计算结果，跳过重复劳动。但在 3D 领域，直接照搬这套逻辑却翻车了：2D 画面里的一点像素误差可能只是噪点，但在 3D 结构里，一点误差就会导致模型出现破洞、面片错位，甚至结构崩塌。

西湖大学 AGI 实验室提出的Fast3Dcache给出了完美答案。这是一种无需训练（Training-free）、即插即用的几何感知加速框架。它像一位经验丰富的雕刻师，能敏锐地判断哪些部位已经成型（可以 " 偷懒 " 复用），哪些部位还在变化（需要精雕细琢），从而在大幅提升速度的同时，完美保持甚至提升了模型的几何质量。

Fast3Dcache 的诞生，源于研究团队对 3D 几何生成过程的深入解剖，研究团队对直生 3D 框架 TRELLIS 的第一阶段——结构生成阶段进行了观察。他们发现，在扩散模型的去噪过程中，体素（Voxel）的变化并不是杂乱无章的，而是呈现出一种 " 三阶段稳定模式 "：

1. 剧烈震荡期：生成初期，物体的大致轮廓正在形成，体素变化剧烈，这时候必须全力计算，不能偷懒。

2. 对数线性衰减期：中期，越来越多的体素开始稳定下来，不再发生翻转。这种稳定性的增加遵循着美妙的对数线性规律。

3. 精细调整期：尾声，绝大多数体素已经定型，只剩下微小的细节修补，可以采用固定采样的激进加速方法。

基于这一发现，Fast3Dcache 并没有简单粗暴地切掉计算量，而是设计了两大核心模块来精准 " 排兵布阵 "。

△ 图 1 体素变化的三阶段图

为了将上述观察转化为算法，Fast3Dcache 引入了两个精巧的机制：

1. PCSC：预测 " 预算 " 的指挥官

既然体素的稳定过程是有规律的，我们就可以 " 预判 "！PCSC（Predictive Caching Scheduler Constraint）模块通过在早期的锚点步骤进行一次校准，就能画出一条 " 衰减曲线 "，精准预测后续每一步有多少体素是稳定的。它动态地分配每一部的 " 计算预算 " ——变化大的时候多算点，稳定的时候多存点，绝不浪费一度电，也绝不错过一个细节。

2. SSC：挑选 " 懒人 " 的监工

有了预算，具体该复用哪些 token 呢？SSC（Spatiotemporal Stability Criterion）模块通过分析特征在潜空间（Latent Space）中的速度（Velocity）和加速度（Acceleration）来做决定。

如果一个特征的速度和加速度都很小，说明它已经 " 稳如泰山 "，直接复用缓存即可。

如果它还在剧烈波动，说明它是几何生成的关键点，必须重新计算。

这种基于时空动力学的筛选机制，比传统的仅看数值相似度要靠谱得多，彻底解决了 3D 结构断裂的问题。

△ 图 2 Fast3Dcache 整体流程图

Fast3Dcache 同时实现了提高几何生成速度，减少计算量以及保持高质量。在 TRELLIS 和 DSO 框架上的测试显示，Fast3Dcache 在保证几何质量的前提下，显著提升了推理吞吐量。当参数 τ =8 时，模型提速27.12%，计算量（FLOPs）降低54.83%，如论文中表 1 所示。

更重要的是，Fast3Dcache 具有正交性，可以与现有的视频 / 图像加速算法（如 TeaCache, EasyCache）无缝叠加，如论文中表 2 所示，Fast3Dcache + TeaCache推理速度为原来的3.41 倍。此外作者在附录中补充了实验，如论文中表 5 所示，作者验证了Fast3Dcache + EasyCache推理速度提升更快，是原来的10.33 倍！