당신의 AI가 생성한 3D 모형은 일반적으로 불충분한 트레이닝 데이터, 낮은 입력 해상도, 또는 복잡한 지오메트리에 대한 알고리즘 제한으로 인해 일부 부분이 누락되었습니다.
- **불충분한 학습 데이터**: AI는 모든 객체 부분을 인식하는 법을 배우지 못했기 때문에, 학습되지 않은 특징들을 제거합니다. - **낮은 입력 해상도**: 흐ำ미진하거나 단일 관점의 소스 이미지는 미세한 세부사항(예: 숨겨진 가장자리)을 재구성하기 어렵게 만듭니다. - **알고리즘의 제한사항**: 많은 도구는 가려진, 얇거나, 복잡한 구조(예: 작은 나사 또는 섬세한 가지)를 처리하는 데 어려움을 겪습니다.
더 높은 해상도의 다각적인 이미지나 사물의 복잡성에 최적화된 AI(기계식 대 유기적 형태)를 사용하여 이를 해결하십시오.