Video Depth Anything: Consistent Depth Estimation for Super-Long Videos
Video Depth Anything 是一个基于深度学习的视频深度估计模型,能够为超长视频提供高质量、时间一致的深度估计。该技术基于 Depth Anything V2 开发,具有强大的泛化能力和稳定性。其主要优点包括对任意长度视频的深度估计能力、时间一致性以及对开放世界视频的良好适应性。该模型由字节跳动的研究团队开发,旨在解决长视频深度估计中的挑战,如时间一致性问题和复杂场景的适应性问题。目前,该模型的代码和演示已公开,供研究人员和开发者使用。
将单目视频转换为沉浸式立体3D视频的框架
StereoCrafter是一个创新的框架,它利用基础模型作为先验,通过深度估计和立体视频修复技术,将2D视频转换为沉浸式立体3D视频。这项技术突破了传统方法的局限,提高了显示设备所需的高保真度生成性能。StereoCrafter的主要优点包括能够处理不同长度和分辨率的视频输入,以及通过自回归策略和分块处理来优化视频处理。此外,StereoCrafter还开发了复杂的数据处理流程,以重建大规模、高质量的数据集,支持训练过程。这个框架为3D设备(如Apple Vision Pro和3D显示器)创造沉浸式内容提供了实际的解决方案,可能改变我们体验数字媒体的方式。
从日常动态视频中快速、准确地估计相机和密集结构
MegaSaM是一个系统,它允许从动态场景的单目视频中准确、快速、稳健地估计相机参数和深度图。该系统突破了传统结构从运动和单目SLAM技术的局限,这些技术通常假设输入视频主要包含静态场景和大量视差。MegaSaM通过深度视觉SLAM框架的精心修改,能够扩展到真实世界中复杂动态场景的视频,包括具有未知视场和不受限制相机路径的视频。该技术在合成和真实视频上的广泛实验表明,与先前和并行工作相比,MegaSaM在相机姿态和深度估计方面更为准确和稳健,运行时间更快或相当。
高精度单目深度估计模型
Depth Pro是一个用于单目深度估计的研究项目,它能够快速生成高精度的深度图。该模型利用多尺度视觉变换器进行密集预测,并结合真实与合成数据集进行训练,以实现高准确度和细节捕捉。它在标准GPU上生成2.25百万像素深度图仅需0.3秒,具有速度快、精度高的特点,对于机器视觉和增强现实等领域具有重要意义。
先进的单目深度估计模型
Depth Anything V2 是一个经过改进的单目深度估计模型,它通过使用合成图像和大量未标记的真实图像进行训练,提供了比前一版本更精细、更鲁棒的深度预测。该模型在效率和准确性方面都有显著提升,速度比基于Stable Diffusion的最新模型快10倍以上。
释放大规模未标记数据的力量
Depth Anything是一个高度实用的解决方案,用于稳健的单目深度估计。我们旨在构建一个简单而强大的基础模型,处理任何情况下的任何图像,而不追求新颖的技术模块。为此,我们通过设计数据引擎来扩大数据集,收集并自动注释大规模未标记数据(约62M),从而显着扩大数据覆盖范围,从而能够减少泛化误差。我们研究了两种简单而有效的策略,使数据扩展变得有前途。首先,通过利用数据增强工具创建更具挑战性的优化目标。它迫使模型积极寻求额外的视觉知识并获得强大的表示。其次,开发了辅助监督,以强制模型从预训练编码器中继承丰富的语义先验。我们对其零-shot能力进行了广泛评估,包括六个公共数据集和随机拍摄的照片。它展现出令人印象深刻的泛化能力。此外,通过使用来自NYUv2和KITTI的度量深度信息对其进行微调,我们建立了新的SOTAs。我们更好的深度模型也导致更好的深度条件ControlNet。我们的模型发布在https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything。
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