作者您好！在我的使用场景里，我想输入前一帧图像和前后帧的外参，来渲染出后一帧图像。
我的测试数据来自tartanair数据集，使用已知的相机运动变换T_target = T2 @ inv(T1)，其中T1是前一帧的相机外参（世界到相机），T2是后一帧的相机外参（世界到相机）来替换generate_random_pose（）生成的cam_ext和cam_ext_dynamic。
我通过这种方式生成的后一帧图像和原始真实的后一帧图像不是完全一致，这种情况是因为我的相机变换计算错误导致的，还是因为模型本身的泛化能力？
作者您好！在我的使用场景里，我想输入前一帧图像和前后帧的外参，来渲染出后一帧图像。
我的测试数据来自tartanair数据集，使用已知的相机运动变换T_target = T2 @ inv(T1)，其中T1是前一帧的相机外参（世界到相机），T2是后一帧的相机外参（世界到相机）来替换generate_random_pose（）生成的cam_ext和cam_ext_dynamic。
我通过这种方式生成的后一帧图像和原始真实的后一帧图像不是完全一致，这种情况是因为我的相机变换计算错误导致的，还是因为模型本身的泛化能力？