فك قفل البعد الثالث في الصور مع “Depth Anything”، أداة تقدير العمق الأحادية الثاقبة المبتكرة التي تم تطويرها بواسطة جامعة هونغ كونغ وباحثو TikTok. من خلال استخدام أكثر من 62 مليون صورة غير معلنة و 1.5 مليون صورة معلنة، تتفوق هذه التكنولوجيا القوية على السابقين مثل MiDaS v3.1، وتوفر تقديرًا بدون تصوير لمسافات الكائنات مباشرة من الصور.
لماذا يعتبر Depth Anything ثوريًا؟
- تحسين الرؤية الآلية: يحصل الآلات على تحسين في الفهم المكاني لأشكال وأحجام الكائنات.
- تبسيط الأجهزة: يتجاوز الحاجة إلى أجهزة استشعار معقدة، مما يقلل التكاليف ويسهل النشر.
الميزات الرئيسية:
- تدريب البيانات الشامل: مجموعة شاملة من الصور تمكن من فهم السياقات المعقدة.
- تقدير العمق بدون تصوير: يقوم بتقدير المسافات بدون مدخلات سابقة، متفوقًا على التقنيات السابقة.
- ضبط وتقييم دقيق: ضبط متخصص لمجموعة بيانات يعزز من دقة النموذج وتنوعه.
- شبكة التحكم في ظروف العمق: يقدم “كونترول نت” متقدمًا يعزز دقة تقدير العمق لتحرير الفيديو وأكثر من ذلك.
- تعميم مُثبت: مُدقَّق على مجموعات البيانات العامة ويتكيف بثقة مع المشاهد المتنوعة.
- نموذج قاعدة قوي: نموذج بسيط وقابل للتكيف مع جميع سيناريوهات التصوير.
- تعزيز فعالية التعلم والإشراف على البيانات: يعزّز كفاءة التعلم وتعبير النموذج.
- إمكانية نقل الأعباء عبر المهام: ينتقل بسلاسة إلى مهام مثل التفصيل الدلالي.
التطبيقات العملية:
- تعزيز الواقع المعزز / الواقع الافتراضي: يخلق تجارب تفاعلية تشعر بالواقعية.
- دعم القيادة الذاتية: يوفر مؤشرات دقيقة عن العمق للاعتراف بالعوائق وحركة المرور.
- تمكين نمذجة ثلاثية الأبعاد: يسهل إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد سريعة مناسبة لألعاب الفيديو والأفلام.
- ثورة في تحرير الصور / الفيديو: يعطي طاقة للتأثيرات القائمة على عمق الصورة مثل ضبابية الخلفية وفصل الكائنات.
يأتي هذا الاختراق من خلال الاستفادة من موارد البيانات الغير معلنة الوفيرة والمتاحة بسهولة، مما يسهم في قفزة كبيرة في إمكانات التعلم والتكيف.
تعزيز ControlNet من خلال Depth Anything:
تساهم المعلومات الدقيقة للعمق في Depth Anything في دفع ControlNet إلى مستويات أداء غير مسبوقة، مما يعزز دقة اتخاذ القرار في تطبيقات التركيز على العمق.
اكتشف المزيد وقم بالتجربة مع Depth Anything:
- للبحث العلمي، قم بزيارة arXiv.
- استكشف الشفرة على GitHub.
- شاهد النموذج في العمل على Hugging Face.
- مشاهدة عروض توضيحية لعمق الصورة هنا.
- شاهد عروض فيديو لعمق الصور على هذه الصفحة.
Official Website
demonstration