ManifoldCache：面向约束流形扩散模型的无训练扩散加速方法

ManifoldCache 是首个专为约束流形扩散模型（CMDM）设计的免训练、免数据扩散加速器，覆盖医学体数据、分子构象、蛋白质骨架设计、晶体结构预测与多视角 3D 场景等八类模型。该方法利用条件分数的正交分解，证明噪声调度中点是安全缓存边界：此前缓存误差有界，此后缓存则保证部分轨迹出现模式混淆。网络块越深，安全阶段内可认证的缓存步长越大，且无需校准数据与训练开销。