非羊 整理自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 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。 如何在加速的同时，保住3D几何的"命根子"？ 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。 核心洞察：3D形状的"三段式"演化律 Fast3Dcache的诞生，源于 ...