GeoCache：无需训练 通过几何增量传输加速多视图纹理扩散

几何条件多视图扩散可以生成高质量的 3D 纹理，但其重复的每个视图降噪器评估会带来大量的计算成本。现有的 无需训练 加速器主要通过跨降噪步骤重用计算来利用时间冗余。然而，在多视图纹理中，跳过一个步骤也会消除跨视图交互，这种交互会不断对齐同一表面的不同观察结果，从而导致一致性和保真度迅速下降。我们的分析确定了冗余的补充来源：尽管中间特征仍然是特定于视图的，但几何上对应的表面点在其预测的干净信号中表现出可转移的演化。基于这一观察，我们引入了 \gc{}，一个 无需训练 插件，它评估锚视图的旋转子集并将其几何对齐的每步 $\xz$ 更新传输到其余视图。周期性全视图计算控制累积误差，而采样器一致重建保留去噪轨迹。 \gc{} 既不需要重新训练，也不需要架构修改，并且使用几何条件纹理管道中已有的位置图。在 Hunyuan3D-2.1、SyncMVD 和 MVPainter 中，\gc{} 在高于 $2\times$ 的操作点上实现了比临时缓存更强的速度保真度权衡和步骤减少。在 Hunyuan3D-2.1 上，它提供了 2.21\times$ 降噪器环路加速，MV-LPIPS 为 0.0293，MV-PSNR 为 33.60 dB，在所有高于 2\times$ 的测试方法中提供了最佳保真度。相同的传输配置在 SyncMVD 上达到最高的加速比和最低的 FLOP，而 \gc{} 在 MVPainter 的加速方法中实现最低的 FLOP 和最佳保真度。这些结果将交叉视图几何结构确立为多视图纹理扩散的有效加速轴。