処方
低解像度入力によるディテールの損失という問題に対処するために、以下の3段階の最適化スキームを採用することができる：
- 前処理強化入力画像を512×512以上に拡大する場合は超解像ツール（Real-ESRGANなど）を使用し、出力解像度はビデオメモリへの過負荷を避けるため1024×1024以内に抑えることを推奨します。
- データ・アライメントの最適化PanoHeadクロッピングガイドで顔の要所を調整し、顔の特徴の比率がモデルと一致するようにします。
- 二段発電低解像度(256×256)モードで大まかなビューを生成し、Diff360_MODELのリファイナーモジュールで細部を強調することで、30%のビデオメモリ消費量を削減します。
オプション
ハードウェアが限られている場合：
- プロジェクトが提供するハグ顔テストデータ高解像度サンプルは、参照テンプレートとして使用される。
- ControlNetの有効化
--low_res_modeパラメータ（reference.shスクリプトの手動修正が必要） - 出力の選択
.objこれはBlenderの後処理で修正できます。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 低解像度のポートレート写真から、忠実度の高い360度ヘッドビューを生成するには？
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