Les systèmes de détection de collision deviennent désormais pratiques ! Le défi consiste à gérer le bruit généré par l'IA lors du processus de conversion.

J'ai créé un éditeur léger qui combine le sous-échantillonnage, le filtrage de l'opacité et l'algorithme des cubes marchants pour améliorer la qualité du maillage. La chaîne d'optimisation fonctionne étonnamment bien pour traiter des données géométriques complexes !

L'approche s'attaque au problème central : automatiser la conversion de splats en maillage tout en conservant une géométrie exploitable. C'est encore tôt, mais les résultats sont solides pour des workflows de raffinement itératif.