PLSR：把 3D 超分拆成局部体素扩散

PLSR 是一个基于现有 3D 生成基础模型的超分辨率框架，把「生成更高分辨率物体」这个全局问题拆成一堆局部补丁子任务，再用局部潜体素扩散逐轮细化。做法上它没有另起炉灶训新模型，而是对预训练的 flow-based 3D 生成器做低成本微调，改造成局部超分模型，最后统一进一个迭代式 patch-wise 去噪流程，让补丁拼接处不出现接缝。

论文摘要称，在挑战性物体上该方法提升了细粒度细节保真度，同时**显着降低计算开销**。对游戏资产管线来说这正是关键点：分辨率往上走时显存与算力通常同步飙升，若 PLSR 真能以低成本微调挂在已有生成器后面，它更像是**生成流程里的后处理一环**，而不是又一个更大的基座模型。**具体数值、对比方案与消融结论现有源料未展开，需读论文原文。**

💡 为什么值得看PLSR 用局部补丁迭代细化绕开显存瓶颈，突破 3D 分辨率天花板。