为了进一步提高Oblique-MERF在大规模场景上的可扩展性，可以考虑采用分而治之的策略。类似于Block-NeRF和Mega-NeRF，将场景分割成更小的部分进行处理，然后将它们合并以表示整个场景。这种方法可以帮助提高模型对大场景的表示能力，同时减少内存和计算资源的需求。另外，可以探索并优化并行计算和分布式计算方法，以加速大规模场景的重建和渲染过程。通过这些方法的结合，可以进一步提高Oblique-MERF在大规模场景上的可扩展性。