使用「Depth Anything」解锁图像中的第三维度，这是由香港大学和抖音研究人员开发的前沿单目深度估计工具。利用超过6200万个未标记和150万个标记的图像，这项强大的技术超越了像MiDaS v3.1这样的前身，可以直接从照片中零输入估计物体距离。
Depth Anything为何具有革命性？
- 机器视觉增强：机器能够更好地理解物体的形状和大小。
- 硬件简化：它绕过了复杂传感器的需求，降低了成本并简化了部署。
主要特点：
- 广泛的数据训练：广泛的图像集有助于细致理解场景。
- 零输入深度估计：在没有先验输入的情况下估计距离，超越了早期的技术。
- 精细调整和评估：专门的数据集微调提升了模型的精确性和多功能性。
- 深度条件控制网络：引入先进的ControlNet，提高了用于视频编辑等深度估计精确度。
- 印刷品推理：在公共数据集上验证，能够自信地适应不同的可视化需求。
- 强大的基础模型：一个简单但适用于所有成像场景的模型。
- 数据增强和监督：增强了学习效率和模型的表达力。
- 跨任务可转移性：能够无缝地应用于语义分割等任务。
实际应用：
- 增强增强现实/虚拟现实：创建沉浸式的逼真交互体验。
- 推动自动驾驶：为障碍物和交通识别提供重要的深度提示。
- 实现3D建模：促进适用于游戏和电影的快速3D模型生成。
- 革新图像/视频编辑：为背景模糊和物体隔离等基于深度的效果提供动力。
这一突破源于对广泛可获得的未标记数据池的利用，从而在学习和适应能力方面实现了巨大的飞跃。
通过Depth Anything增强ControlNet：
Depth Anything的精确深度洞察力提高了ControlNet在深度中心应用中的决策准确性，使其达到了前所未有的性能水平。
了解更多并尝试Depth Anything：
- 获取研究论文，请访问arXiv。
- 在GitHub上探索代码。
- 在Hugging Face上查看模型运行情况。
- 在此处查看样本图像深度演示。
- 在此页面上观看视频深度演示。
Official Website
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