Etapas principais da solução
背面失真主要源于缺乏背部特征数据，推荐采用双重优化策略：
- ControlNet强化：在inference.sh中启用
--use_controlnet参数，该模块会通过几何对称性推论生成物理合理的头发、耳朵等背面结构 - 参考图引导：在input_image/目录同时放置正面图和1-2张侧后角度参考图（45°/90°），模型会通过双重外观模块进行特征融合
habilidade avançada
对于特殊元素（眼镜/帽子）：
- Use o
accessory_mask.py脚本标注配饰区域 - adaptar
--texture_preservation参数至0.6-0.8范围，保持材质连续性 - 对生成结果使用NeRFStudio的
--mesh_refine进行局部网格重建
典型案例显示，该方法可使背面PSNR指标提升42%。
Essa resposta foi extraída do artigoDiffPortrait360: gere visualizações de cabeça em 360 graus a partir de um único retratoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样解决生成360度视图中背面细节失真的问题？
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