Ihr von der KI generiertes 3D-Modell ist typischerweise aufgrund von drei Hauptproblemen verrauscht: unzureichende hochwertige Trainingsdaten, falsch konfigurierte Modellparameter.
Unzureichende Trainingsdaten bedeuten, dass das Modell keine klaren 3D-Muster lernen kann, also errät es. Dies führt zu unscharfen Ausgaben. Falsch konfigurierte Parameter (wie eine zu hohe Lernrate) machen Vorhersagen instabil und inkonsistent. Eingaben mit niedriger Auflösung zwingen das Modell, Lücken mit zufälligen, unscharfen Details zu füllen.
Um dies zu beheben, versuchen Sie, die Qualität/Vielfalt Ihrer Trainingsdaten zu verbessern, Parameter anzupassen (niedrigere Lernrate, Hinzufügen von Regularisierung) oder höher auflösende Eingaben für die Inferenz zu verwenden.