ManifoldCache：免训练加速约束流形扩散

Prashant Pandey等作者提出ManifoldCache，称这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，将噪声调度中点确定为安全缓存边界：在中点之前缓存，误差有界；在中点之后缓存，则部分轨迹会出现模式混淆。作者称，网络块越深，安全阶段内可认证的缓存步长越大，且该调度无需校准数据，也没有训练开销。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。