Memory Geometric Closure

检验回访帧的特征对应是否符合 ViPE 估计的相机几何。这是位姿/特征一致性代理指标，不是独立三维真值验证。

相对位姿为 $T_b^{-1} T_a = (R, t)$。非零基线使用单位平移方向，避免单目平移任意尺度影响极线计算：

$$E = \left[\frac{t}{\lVert t \rVert}\right]_\times R \qquad F = K_b^{-\top} E K_a^{-1} \tag{1}$$ $$s_{\mathrm{pair}} = f_{\mathrm{pos}} \cdot \frac{ \exp(-e_{\mathrm{epi}} / \tau_{\mathrm{epi}}) + \exp(-e_{\mathrm{rep}} / \tau_{\mathrm{rep}}) }{2} \tag{2}$$

对 SIFT 匹配进行三角化，要求点在两台相机前方；$f_{\mathrm{pos}}$ 的分母为全部匹配，因此相机后方的完美重投影不能拿满分。默认像素尺度为 $\tau_{\mathrm{epi}} = 4$ px、$\tau_{\mathrm{rep}} = 8$ px。有限三角化点不足时不给数字。

零/近零平移基线下 $E$ 退化，不代表成功。此时使用位姿导出的旋转单应 $H = K_b R K_a^{-1}$ 和双向传递误差，得分为 $\exp(-e / \tau_{\mathrm{rep}})$，极线误差为不适用；不从这些匹配重新拟合 $H$。

越高越好。整段得分对满足支持度要求的可测帧对取平均。return gate 未通过也继续评分；没有严格回访对时使用最近位姿回退配对，并记录 gate 状态与配对来源。缺失测量与测得零分有区别。近零基线容差只是数值门限，未做物理标定；特征重叠及估计器可靠性构成测量限制。后端为 sift_epipolar。

60 秒同输入案例

Audit manifest: docs/assets/metric_examples/longseq_memory_60s_examples_20260909.json.

输入图像

60 秒 memory_loop · 同一 benchmark case · gap 0.8982

memory-dolly_loop-memory_pool_065

套件: memory_loop场景: photorealistic / outdoor / terrestrial_landscape

基准 prompt target

Move the camera forward through the scene, then back to where it started.

prompt source: memory_loop_prompt

较好的回环在返回后仍满足双视角几何解释；较差的回环布局与对应关系已经对不上。

Model result videos will be available with the ModelScope release. / 模型推理视频将在 ModelScope 方案上线后提供。

较高指标分分数 0.8982 · official

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较低指标分分数 0.0000 · official

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60 秒 memory_loop · 同一 benchmark case · gap 0.9150

memory-double_yaw_loop-memory_pool_137

套件: memory_loop场景: photorealistic / outdoor / terrestrial_landscape

基准 prompt target

Turn away and back to the start twice in a row.

prompt source: memory_loop_prompt

较好的回环在返回后仍满足双视角几何解释；较差的回环布局与对应关系已经对不上。

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较高指标分分数 0.9151 · official

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较低指标分分数 0.0001 · official

输入图像

60 秒 memory_loop · 同一 benchmark case · gap 0.9203

memory-yaw_loop_360-memory_pool_028

套件: memory_loop场景: photorealistic / outdoor / city

基准 prompt target

Rotate the camera a full turn in place and come back to the starting view.

prompt source: memory_loop_prompt

较好的回环在返回后仍满足双视角几何解释；较差的回环布局与对应关系已经对不上。

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较高指标分分数 0.9203 · official

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较低指标分分数 0.0000 · official

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60 秒 memory_loop · 同一 benchmark case · gap 0.9014

memory-yaw_loop_180-memory_pool_377

套件: memory_loop场景: photorealistic / outdoor / verdant_landscape

基准 prompt target

Turn the camera to the right, then turn back to the starting view.

prompt source: memory_loop_prompt

较好的回环在返回后仍满足双视角几何解释；较差的回环布局与对应关系已经对不上。

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较高指标分分数 0.9014 · official

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较低指标分分数 0.0000 · official

输入图像

60 秒 memory_loop · 同一 benchmark case · gap 0.8918

memory-dolly_loop-memory_pool_352

套件: memory_loop场景: photorealistic / outdoor / aquatic_landscape

基准 prompt target

Move the camera forward through the scene, then back to where it started.

prompt source: memory_loop_prompt

较好的回环在返回后仍满足双视角几何解释；较差的回环布局与对应关系已经对不上。

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较高指标分分数 0.8918 · official

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参考文献

Multiple View Geometry in Computer Vision

Hartley & Zisserman, Cambridge University Press, 2004.

Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints

Lowe, IJCV 2004. https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94