パフォーマンス最適化のヒント
- 画像の前処理: : 入力画像の被写体が明確であること、背景がシンプルであること、事前にトリミングや文脈の変更が可能であることを確認する。
- パラメタリゼーション:: オブジェクトの複雑さの調整
mc-resolution単純なオブジェクトは256で十分だが、複雑なオブジェクトは512まで調整できる。 - メモリ管理メモリ不足時に発生するメモリ量の適切な削減
chunk-size(価値がある - ハードウェアの利用GPUユーザーは、CUDAをサポートするバージョンのPyTorchがインストールされていることを確認してください。
効果向上メソッド
- 左右対称のオブジェクトの場合、生成後に3Dソフトウェアでミラーモディファイアを適用することで精度を向上させることができる。
- 複数のアングルでモデルを作成し、ソフトウェアを使用して融合および最適化することができます。
- 単純なカラーリングやマッピングは、最終的なレンダリングを大幅に向上させることができる。
よくある問題への対応
満足のいく結果が得られない場合は、1)入力画像をより高解像度のものに置き換える、2)パラメーターの組み合わせを変えてみる、3)--device cpuGPU 関連のエラーのトラブルシューティング； 4) より詳細なエラー情報については、世代ログをチェックする。
この答えは記事から得たものである。TripoSF：高解像度3Dモデルを迅速に生成する実用的なツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " TripoSFで3Dモデルを生成する際の最適化のコツは何ですか？
