Un nuevo diorama 3D interactivo del centro de Varsovia ofrece una representación estilizada y basada en vóxeles del centro de la ciudad. El proyecto, que cubre un área de 3950 x 3150 m, renderiza la ciudad con una resolución de vóxeles de 1 metro en un estilo inspirado en MagicaVoxel. Incluye hitos importantes como el Palacio de la Cultura y la Ciencia (PKiN), la torre Złota 44 y los bulevares del Vístula. El mapa está anclado en la aguja del PKiN y rotado para alinearse con los ejes del Palacio, asegurando que las cuadrículas de las calles y las paredes de los edificios aparezcan correctamente sin artefactos de 'escalonamiento'.

El mecanismo central del proyecto implica la fusión de múltiples tipos de datos geográficos públicos. Utiliza modelos de superficie LiDAR y modelos de terreno de la Oficina Geodésica y Cartográfica de Polonia (GUGiK) para establecer las alturas de los edificios, las formas de los techos y el relieve del suelo. Esta estructura física se superpone luego con datos de OpenStreetMap (OSM), que proporcionan colores de fachada, materiales, superficies de carreteras e información sobre más de 3,000 árboles. Para manejar las discrepancias entre estas fuentes —como cuando el LiDAR submuestrea agujas delgadas o no detecta construcciones nuevas— el sistema utiliza un flujo de verificación cruzada. Por ejemplo, si la altura de un edificio en OSM es mayor que la altura capturada por LiDAR, el sistema asume que el edificio se construyó después del vuelo de 2025 y prioriza los datos de OSM.

Para garantizar que el mapa se mantenga eficiente en un navegador web, la ciudad se organiza en un quadtree de teselas. El visor carga inicialmente el mapa a una resolución gruesa de 8 metros y refina progresivamente el detalle a vóxeles de 1 metro solo para el área que rodea inmediatamente la posición del usuario. Este enfoque de transmisión optimiza significativamente el uso de recursos; en comparación con un modelo totalmente en memoria, el sistema de quadtree redujo la memoria del montón de JavaScript de aproximadamente 280 MB a un rango de 90–230 MB y mejoró el tiempo de carga inicial a menos de 3 segundos. Sin embargo, el modelo tiene limitaciones específicas: las ventanas se generan de forma procedimental en lugar de mapearse individualmente, y ciertas estructuras —como las torres Roma y Lilium— se excluyen porque aún no estaban construidas durante la recopilación de datos de 2025. Además, aunque los tranvías están animados a lo largo de la geometría real de las vías, sus posiciones específicas no están sincronizadas con datos en tiempo real.