多视角一致性：利用Epipolar Attention约束生成3D对象的几何正确性 大家好，今天我们来探讨一个有趣且重要的课题：如何利用多视角一致性来提升3D对象生成的几何正确性，特别是通过Epipolar Attention机制。在3D计算机视觉领域，从多个2D图像重建或者生成3D对象是一项基本任务。多视角几何提供了强大的理论基础，而如何有效地将这些几何约束融入到深度学习模型中，仍然是一个活跃的研究方向。 1. 多视角几何基础回顾 在深入Epipolar Attention之前，我们先回顾一下多视角几何的一些核心概念。 相机模型: 我们通常假设相机遵循针孔相机模型。一个3D点 P 在世界坐标系中的坐标为 P = (X, Y, Z)，经过相机投影后，在图像上的坐标为 p = (u, v)。投影过程可以用以下公式表示： p = K[R|t]P 其中，K 是相机内参矩阵，描述相机的固有属性（如焦距、主点），[R|t] 是相机外参矩阵，描述相机在世界坐标系中的位姿。R 是旋转矩阵，t 是平移向量。 基本矩阵（Fundamental Matrix）： 假设我们有两个相机，它们拍摄了同一个3D点 …
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