モデル精度保証プログラム
AIが生成したモデルに特有のデータ問題に対して、多層的な保護戦略を提供する：
- 入力段保護
- OpenCVを利用した自動背景セグメンテーション（cv2.grabCut）
- 携帯電話で撮影した写真からノイズを除去するには、-denoiseパラメータを追加します。
- 鏡面反射する素材は避ける（マットなものを推奨）
- 発電プロセス制御
- 1.品質モード -quality_mode を有効にする
2. -max_tolerance 0.1 を設定することで、最大偏差を制御する。
3.対称性を-symmetry_enforceで強制する。 - ポスト・バリデーション・ツール
おすすめだ：- メッシュラボの「非流動エッジ検出」機能
- Blender 3.6+ ジオメトリ解析パネル
- CloudCompareの点群比較モジュール
このプロジェクトは、通常の条件下で2%未満のトポロジーエラー率で訓練された130Kの高品質データセットに基づいています。重要な寸法は、生成後に3Dプリントされたトライアルモールドを使用して検証することが推奨されます。
この答えは記事から得たものである。PartCrafter：1枚の画像から編集可能な3D部品モデルを生成について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 3Dモデル生成時によくあるデータエラーを避けるには？
