公式文書と開発者の提案に基づき、以下のヒントは経験を大幅に改善することができます：
- モデルの前処理
- モデルの面数が50,000～500,000トライアングルであることを確認します（BlenderのDecimateモディファイアで最適化できます）。
- 干渉計算を減らすために内部の不可視スライスを削除する
- パラメータの最適化
- とおす
--joint_num制御関節の数（例：ヒューマノイドは15～20、ロボットアームは5～8を推奨） - 利用する
--rigidity重量剛性の調整（生物学的は0.1～0.3、機械的は0.5～0.8）
- とおす
- 再処理プロセス
- Blenderでの使用
Transfer Weights特定領域の機能的微調整 - 重要なジョイントにIKコントローラを追加することで、アニメーションの操作性が向上します。
- Blenderでの使用
- パフォーマンス・チューニング
- バッチモード：複数のモデルを同時に操作するときに使用します。
--batch_size - メモリ管理：オーバーサイズモデルを有効にできる
--chunk_size 1024チャンキング
- バッチモード：複数のモデルを同時に操作するときに使用します。
異常な結果が出た場合の推奨事項：
- コンソールログのWARNINGメッセージのチェック
- モデルサンプルとパラメータ設定をGitHub Issuesにコミットする
- プロジェクトが提供するものを試す
troubleshooting.ipynb診断ツール
アルゴリズム・チームは、最適化された事前学習済みモデルを定期的にリリースする予定です。
この答えは記事から得たものである。MagicArticulate：静的な3Dモデルから骨格構造のアニメーション資産を生成するについて
