本研究提出了一种小波潜在扩散（WaLa）方法，旨在解决大规模三维生成模型在细节和复杂几何表现上的不足。该方法实现了高达2427倍的压缩比，提升了训练效率，并生成高质量的三维形状，同时开源了相关代码。