¡Los sistemas de detección de colisiones ya están siendo prácticos! El desafío es manejar el ruido que acompaña a los datos de malla generados por IA durante el proceso de conversión.



Construí un editor ligero que combina reducción de muestreo, filtrado de opacidad y el algoritmo de marching cubes para limpiar la calidad de la malla. ¡La línea de optimización funciona sorprendentemente bien para procesar datos geométricos complejos!

El enfoque aborda el problema principal: automatizar la conversión de splats a malla manteniendo una geometría usable. Todavía está en sus primeras etapas, pero los resultados son sólidos para flujos de trabajo de refinamiento iterativo.
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DegenGamblervip
· hace15h
Vaya, este uso de marching cubes todavía tiene su truco.
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NoStopLossNutvip
· hace15h
¿Otra vez esa técnica de marching cubes... ¿esta vez realmente funcionará?
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TestnetScholarvip
· hace15h
ngl, esta tubería de optimización de Marching Cubes es realmente impresionante, puede salvar directamente mallas basura generadas por IA...
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LiquidationSurvivorvip
· hace15h
ngl, esta solución de limpieza de malla tiene su mérito... la combinación de downsampling y marching cubes es realmente potente
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LidoStakeAddictvip
· hace15h
ngl, esta solución de limpieza de mesh realmente tiene su mérito, la combinación de downsampling + marching cubes realmente puede marcar la diferencia
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FloorSweepervip
· hace15h
ngl el pipeline de marching cubes suena sólido, pero seamos realistas: la mayoría de los desarrolladores aún lanzarán la versión ruidosa y la llamarán "beta" jaja. La verdadera jugada alfa es saber cuándo el ruido realmente importa y cuándo solo estás puliendo por popularidad
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ETHReserveBankvip
· hace15h
Hablando de esto, el algoritmo marching cubes realmente es difícil de manejar con el ruido de mallas generadas por IA, pero la combinación de downsampling + filtrado de opacidad resulta bastante útil.
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