당신의 AI가 생성한 3D 모델은 일반적으로 세 가지 주요 문제 때문에 노이즈가 있습니다. 1) 고품질의 트레이닝 데이터가 부족하고, 2) 잘못 구성된 모델 파라미터, 3) 부정확한 입력 데이터입니다.
불충분한 교육 데이터는 모형이 명확한 3D 패턴을 학습할 수 없다는 것을 의미하며, 이로 인해 모형은 추정을 하게 됩니다. 그로 인해 결과가 불확실해집니다. 잘 설정되지 않은 매개변수(예: 너무 높은 학습률)는 예측을 불안정하고 일관성 없게 만들고, 낮은 해상도의 입력은 모형이 랜덤하고 불확실한 세부사항으로 구멍을 채우게 합니다.
이 문제를 해결하려면 트레이닝 데이터의 품질/다양성을 향상시키거나, 매개변수를 조정하여(학습 속도를 줄이거나 정규화를 추가하거나) 인퍼레ं스를 위해 더 높은 해상도의 입력을 사용하십시오.