性能优化技巧
- Image Preprocessing: 确保输入图片主体清晰、背景简单，可事先裁剪或去背景
- parameterization: 根据对象复杂度调整
mc-resolution，简单物体256即可，复杂物体可调高至512 - memory management: 遇到内存不足时适当降低
chunk-size(be) worth - 硬件利用: GPU用户确保安装了支持CUDA的PyTorch版本
效果提升方法
- 对于对称物体，可以在生成后用3D软件应用镜像修改器提高精度
- 生成多个角度的模型后可以用软件进行融合优化
- 简单上色或贴图能大大提升最终呈现效果
Handling of common problems
生成结果不理想时，可以尝试：1)更换更高清的输入图片；2)尝试不同的参数组合；3)使用--device cpu排除GPU相关错误；4)检查生成日志获取更详细的错误信息。
This answer comes from the articleTripoSF: A useful tool for quickly generating high-resolution 3D modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 使用TripoSF生成3D模型时有哪些优化技巧？
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