処方
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:
- 前処理強化: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。
オプション
若硬件条件有限:
- プロジェクトが提供するHugging 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
この答えは記事から得たものである。DiffPortrait360: 1枚のポートレートから360度のヘッドビューを生成について