要進一步提高材質一致的陰影邊緣的提取精度，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：擴展訓練數據集，包含更多不同光照條件和材質的影像，以提高模型對於各種場景的適應能力。特別是針對複雜場景中的陰影，增加多樣化的樣本可以幫助模型學習到更具代表性的特徵。
改進模型架構：在現有的SAM模型基礎上，考慮引入更先進的深度學習架構，例如使用多尺度特徵提取或注意力機制，以更好地捕捉陰影邊緣的細節和材質一致性。
自適應損失函數：設計自適應的損失函數，根據不同材質的特性調整損失權重，這樣可以在訓練過程中強調對於材質一致性邊緣的學習，從而提高提取精度。
後處理技術：在陰影邊緣提取後，應用後處理技術，如形態學操作（例如膨脹和腐蝕），以進一步清理邊緣，去除噪聲和不一致的邊緣，從而提高最終的邊緣質量。