이미지에서 세 번째 차원을 해제하세요. 홍콩 대학과 TikTok 연구원이 개발한 최첨단 단안 깊이 추정 도구인 _Depth Anything_를 사용하세요. 6000만 여개의 라벨이 없는 이미지와 150만 개의 라벨이 있는 이미지를 활용한 이 강력한 기술은 MiDaS v3.1과 같은 이전 기술보다 더 나은 성능을 제공하며 사진에서 객체의 거리를 일련의 사진으로 추정하는 제로샷 추정 기능을 제공합니다.
Depth Anything가 혁신적인 이유는 무엇인가요?
- 기계 비전 개선: 기계가 객체의 모양과 크기를 더 잘 이해할 수 있게 됩니다.
- 하드웨어 단순화: 복잡한 센서의 필요성을 우회하여 비용을 절감하고 배치를 간소화합니다.
주요 기능:
- 풍부한 데이터 교육: 다양한 이미지 세트를 활용하여 세밀한 장면 이해가 가능합니다.
- 제로샷 깊이 추정: 이전 기술을 뛰어넘어 사전 입력 없이 거리를 추정합니다.
- 세밀한 튜닝 및 평가: 전문 데이터 세트 튜닝으로 모델의 정확성과 다용도성을 향상시킵니다.
- 깊이 조건 제어 네트워크: 고급 제어 네트워크를 도입하여 비디오 편집 및 기타 분야에서 깊이 추정 정확성을 향상시킵니다.
- 인상적인 일반화: 공개 데이터 세트에서 확인된 것처럼 다양한 시각적 요소에 자신감을 가집니다.
- 강력한 기본 모델: 모든 이미징 시나리오에 맞게 적용 가능한 간단하면서도 능력있는 모델입니다.
- 데이터 증강 및 감독: 학습 효율성과 모델 표현력을 향상시킵니다.
- 작업 간 전송성: 시멘틱 세그멘테이션과 같은 작업으로 쉽게 전환할 수 있습니다.
실용적인 응용 분야:
- AR/VR 개선: 몰입감 있고 사실적인 대화형 경험을 만들어냅니다.
- 자율 주행에 에너지 공급: 장애물 및 교통 인식을 위한 중요한 깊이 신호를 제공합니다.
- 3D 모델링 가능: 게임 및 영화에 적합한 빠른 3D 모델 생성을 용이하게 합니다.
- 이미지/비디오 편집 혁신: 배경 흐리게하기 및 객체 격리와 같은 깊이 기반 효과를 제공합니다.
이 첨단성은 방대하고 즉시 사용 가능한 라벨이 없는 데이터 풀에 접근하여 학습 및 적응 능력을 크게 향상시키는 데서 비롯됩니다.
Depth Anything을 통한 제어넷 향상:
Depth Anything의 정확한 깊이 정보는 제어넷을 전례 없는 성능 수준으로 이끌어내어 깊이 중심 응용 프로그램에서 의사 결정 정확성을 향상시킵니다.
Depth Anything를 자세히 알아보고 실험해보세요:
- 연구 논문은 arXiv에서 확인하세요.
- GitHub에서 코드를 살펴보세요.
- Hugging Face에서 모델을 확인하세요.
- 샘플 이미지 깊이 데모는 여기에서 확인하세요.
- 비디오 깊이 데모는 이 페이지에서 확인하세요.
Official Website
demonstration