Привязываться как раз надо к исходной сетке, а не к сетке уже искаженной оптимизацией.
Так исходная сетка там точно такая же по топологии, только значительно более плотная. Так что оптимизация сетки там ничего не портит. И точно такая же сетка получается и при 3д сканировании. И при получении 3д модели по большой серии снимков такая же сетка - есть такая прога, которая делает 3д модель по серии снимков сделанных в домашних условиях без специального оборудования - объект ставиться на вращающуюся подставку на нейтральном фоне и при рассеянном освещении, и далее фотоаппаратом на штативе делается серия снимков, при этом каждый раз платформа поворачивается на определенный градус, затем фотоаппарат поднимается и снова делается серия снимков уже под углом сверху. Это оптимальный вариант, но можно попробовать и просто ходить вокруг объекта и снимать. Чем больше снимков, тем точнее будет модель. Затем вся эта куча снимков загружается в эту прогу и она по ним делает 3д модель. Этакий аналог 3д сканирования, но без сканера. И там в этой проге при генерации 3д модели видно как она это делает - сначала создается облако частиц которое начинает постепенно, шаг за шагом подгоняться к фоткам, затем это облако конвертируется в меш, в сетку которая не имеет никакой регулярной топологии. Эти штуки все так работают. По моему это называется "метод диффузии". А что бы получать регулярную сетку нужен какой то принципиально иной подход к генерации 3д моделей.
Можно даже предположить, что этот ИИ для генерации 3д моделей пользуется тем же самым способом, что и та прога с кучей фотографий. Т.е. саму 3д модель генерирует такая же прога, а ИИ только предоставляет ей эту кучу снимков которые он создает на основании своей базы данных и своего обучения, т.е. только додумывает другие ракурсы объекта на фотке-референсе. И вот это додумывание и есть работа интеллекта, а все остальное уже обычная математика.
Вот как раз видеоурок как это сделать дома с обычным фотоаппаратом (смартфоном) и там есть и сам процесс генерации из облака и какая стека получается при таком методе - точно такая же как и у ИИ. И эти ИИ точно так же генерируют сетку, из такого же облака, так что получить там какую то иную топологию не получится.
Собственно по идее можно вообще обойтись без этого ИИ - генератора 3д моделей. Достаточно ИИ-генератора изображений.
Вот обзор некой бесплатной нейросети где приводятся примеры, когда эта нейросеть поворачивает объект на фото-референсе.
Суете туда свою фотку , пишите что хотите получить объект на фото (наверное лучше предварительно вырезать его в фотошопе что бы не было фона) развернутый, на скажем , на 30 градусов затем еще на 30, и так по кругу. Получаете кучу фоток, суете их в ту прогу которая делает 3д модель по куче фоток и получаете нужную вам 3д модель.
