站长之家（ChinaZ.com）6月14日 消息：最近，清华大学的研究团队发布了新一代的Depth Anything V2深度估计模型，据说该模型在零样本泛化能力方面有了显著提升。与之前的Depth Anything V1相比，V2在保持较高质量的同时，还提高了计算效率，现在可以轻松集成到Stable Diffusion等AI应用中，只需不到10行代码即可实现。
核心亮点：
更高质量的深度：V2模型在深度预测方面表现更出色，能够生成更精确的深度图。
更强的兼容性：除了与SD模型兼容外，V2还能应用于更多的场景。
更易于部署：使用该模型无需进行额外的训练，而且模型大小仅为25M到1.3B之间，方便各种规模的开发者使用。
应用范围：可以用于单目深度估计、立体视觉深度融合、点云生成和三维重建等多种任务，从而提升AI应用的性能。
关于模型应用的三个主要方向：
单目深度预测的应用：通过单张图像预测深度信息，提升了场景理解能力。
立体视觉深度融合的应用：有效提升了深度信息的准确性，增强了视觉效果。
点云生成的应用：利用深度信息生成点云数据，从而增强了对场景的理解能力。
更多模型训练的信息：
为了实现精确的场景理解，开发者无需对模型进行额外训练，可以快速部署。
在单个消费级GPU上进行实时深度估计成为可能，进一步降低了使用门槛。
关于单目与立体视觉深度估计的能力：
开发者可以利用单目图像来预测场景中的深度信息，同时还可以通过立体图像对生成的深度信息进行优化，并融合多视角的深度信息，从而获得更为精确的三维场景理解，进一步增强了AI应用的性能。
该模型已支持595K单目数据集以及超过62M的立体视觉数据集。
Depth Anything V2模型的发布，标志着清华大学在深度估计领域取得了新的进展，有望推动AI在视觉和机器人等领域的应用，为开发者提供更强大的工具。
项目地址：https://depth-anything-v2.github.io/
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