Tu modelo 3D generado por IA suele ser ruidoso debido a tres problemas principales: datos de entrenamiento de alta calidad insuficientes, parámetros del modelo mal configurados.
Los datos de entrenamiento insuficientes significan que el modelo no puede aprender patrones 3D claros, por lo que adivina. Esto da como resultado salidas ruidosas. Los parámetros mal configurados (como una tasa de aprendizaje demasiado alta) hacen que las predicciones sean inestables e inconsistentes. Las entradas de baja resolución obligan al modelo a llenar los vacíos con detalles aleatorios y ruidosos.
Para solucionar esto, intente mejorar la calidad/diversidad de sus datos de entrenamiento, ajustar los parámetros (reducir la tasa de aprendizaje, agregar regularización) o utilizar entradas de mayor resolución para la inferencia.