epipolar-dpo

用极线几何约束，让AI生成的视频更符合真实3D空间

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 视频生成 🍴 复刻 6 🐛 待处理 1 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 95
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，可免费使用，无在线服务。

项目预览

epipolar-dpo 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队KupynOrest
官网地址https://epipolar-dpo.github.io
GitHubhttps://github.com/KupynOrest/epipolar-dpo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用，无在线服务。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d-reconstruction,computer-vision,diffusion-models,video-generation
GitHub 星标★ 95
上线时间2025-10-27 00:00:00
代码更新2025-10-28
仓库体积3.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Epipolar-DPO 是一个用于提升视频生成模型几何一致性的开源项目，其核心思想是利用极线几何（Epipolar Geometry）作为约束，通过直接偏好优化（DPO）来训练扩散模型，使生成的视频在相机运动和多视角一致性上更符合真实3D场景。该项目解决了现有视频生成模型在动态场景中常出现的几何畸变、视角不一致等问题，提供了一套基于多视角视频数据的训练与推理流程。核心能力包括：从视频序列中提取极线约束、构建偏好对数据集、以及集成到主流扩散模型（如Stable Video Diffusion）的训练管线中。项目代码基于Python，依赖PyTorch和3D重建工具，适合研究者和开发者用于改进视频生成质量。目前处于早期阶段，文档和示例尚在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 95

核心亮点

  • 创新性地将极线几何约束引入视频扩散模型训练，显著提升多视角一致性
  • 提供完整的DPO训练流程，可直接适配Stable Video Diffusion等主流模型
  • 代码结构清晰，基于PyTorch，便于二次开发和实验扩展

不足之处

  • 文档和示例较少，上手门槛较高
  • 依赖多视角视频数据，数据获取和预处理成本较大
  • 训练资源需求高，普通开发者难以复现

适用场景

  • 多视角视频生成，如动态场景重建和视角合成
  • 电影特效和动画制作中的相机运动控制
  • 自动驾驶和机器人仿真中的视频场景生成

替代项目

Stable Video Diffusion、VideoPoet、DreamPose

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