边缘模糊处理欠佳，偶尔出现明显的分界痕迹

1. 优化深度图精度：采用双目立体匹配+TOF数据融合方案，针对发丝、镂空等精细结构优化视差计算，减少边缘分割误差；引入PP-MattingV2的空间注意力机制，增强细小轮廓特征捕捉。
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2. 重构虚化渐变逻辑：按光学规律设计像素级CoC（模糊环）计算模型，根据物距动态调整虚化强度，避免固定模糊阈值导致的断层；参考85mm焦段光学虚化特性，优化长焦端（3x）虚化过渡曲线。
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3. 增强边缘后处理：添加自适应阈值二值化（如Otsu算法）+高斯模糊（半径0.5-1.0）组合流程，修复锯齿状边缘；对发丝、睫毛等区域启用形态学细化操作，提升细节保留率。
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4. 场景化参数适配：针对逆光、低对比场景，自动降低虚化强度（如虚拟光圈从f/1.4调至f/2.8），减少边缘穿帮；新增“背景纹理检测”，避免重复纹理场景下的分割错乱。
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5. 算法效率平衡：采用PP-MattingV2的双层金字塔池化架构，在512×512分辨率下控制FLOPs≤8G，确保移动端实时性；批量处理时复用前帧深度信息，降低计算损耗。