ViGeo

让视频几何估计更连贯,重建更稳定

ViGeo 是一个面向视频几何一致性估计的开源项目,旨在从视频序列中稳定地估计相机位姿和场景几何结构。它解决的是传统单帧几何估计在视频中因运动、遮挡和光照变化导致的不一致问题,通过引入时序约束和优化策略,输出跨帧连贯的深度、位姿和稠密重建结果。核心能力包括基于深度学习的视频几何建模、多帧联合优化以及高效的推理流程,适用于动态场景下的三维重建和视觉定位。项目处于早期阶段,代码库以 Python 为主,依赖主流深度学习框架。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 137
维护状态 维护中
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队aigc3d
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可自由使用,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型depth-estimation,feed-forward-models,foundation-models,pytorch
GitHub 星标★ 137
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-05-21 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数7

使用教程

核心亮点

  • 提出时序一致性约束,有效减少视频帧间几何抖动
  • 支持多帧联合优化,提升深度和位姿估计精度
  • 代码结构清晰,易于扩展自定义视频数据集

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖较多外部库,环境配置稍复杂

适用场景

  • 动态场景的三维重建与AR应用
  • 自动驾驶中的多视角几何感知
  • 影视后期中的相机跟踪与场景合成

替代项目

COLMAP、DUSt3R、MASt3R

项目介绍

ViGeo 是计算机视觉领域的开源项目,由 aigc3d 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于计算机视觉分类,该分类目前共有 446 个项目,GitHub 星标数为 137。

项目仍在小幅维护中,最近一次代码更新于 2026-09-21。Apache-2.0许可证,可自由使用,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:动态场景的三维重建与AR应用。同类可对比的替代方案包括 COLMAP、DUSt3R、MASt3R。

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