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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
Ver originalCriei 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