Os sistemas de deteção de colisões estão agora a tornar-se práticos! O desafio é lidar com o ruído que acompanha os dados de malha gerados por IA durante o processo de conversão.

Criei um editor leve que combina amostragem reduzida, filtragem de opacidade e o algoritmo marching cubes para melhorar a qualidade da malha. O pipeline de otimização funciona surpreendentemente bem para processar dados geométricos complexos!

A abordagem enfrenta a questão central: automatizar a conversão de splat para malha enquanto mantém uma geometria utilizável. Ainda está no início, mas os resultados são sólidos para fluxos de trabalho de refinamento iterativo.