prescription
针对低分辨率输入导致的细节丢失问题，可采取以下三步优化方案：
- preprocessing enhancement：使用超分辨率工具（如Real-ESRGAN）将输入图像放大至512×512以上，建议输出分辨率控制在1024×1024以内以避免显存过载。
- 数据对齐优化：通过PanoHead裁剪指南调整面部关键点，确保五官比例符合模型要求，特别注意眼睛和嘴唇区域需占画面30%-40%。
- 双阶段生成：先在低分辨率（256×256）模式下生成粗略视图，再通过Diff360_MODEL的refiner模块进行细节增强，该方法可减少30%显存消耗。
Options
若硬件条件有限：
- Use the project-suppliedHugging Face测试数据中的高分辨率样本作为参考模板
- 启用ControlNet的
--low_res_mode参数（需手动修改inference.sh脚本） - 输出时选择
.obj格式而非NeRF，可通过Blender进行后处理修复
This answer comes from the articleDiffPortrait360: Generate 360-degree head views from a single portraitThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现从低分辨率人像照片生成高保真360度头部视图？
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