表面密度化の最適化手法を改善するためには、現在のバックプロジェクション手法に加えて、機械学習を用いた予測モデルを導入することが考えられます。具体的には、過去の生成データを基に、どの部分にガウスを追加すべきかを予測するモデルを構築し、これを用いて密度化を行うことで、より効率的に重要な部分に焦点を当てることができます。
また、密度化の際に、ガウスの配置を動的に調整するアルゴリズムを導入することで、リアルタイムでの最適化が可能になります。これにより、生成プロセス中に得られた情報を即座に反映させ、無駄な計算を省くことができるでしょう。さらに、異なるテクスチャや形状に応じたカスタマイズ可能な密度化戦略を導入することで、特定のアプリケーションに最適化された3Dモデル生成が実現できると考えられます。