Depth Anything V2

Modelo avanzado de estimación de profundidad monocular

Producto ComúnVideoEstimación de profundidadVisión monocular

Depth Anything V2 es un modelo de estimación de profundidad monocular mejorado que, gracias a su entrenamiento con imágenes sintéticas y una gran cantidad de imágenes reales sin etiquetar, ofrece predicciones de profundidad más precisas y robustas que su versión anterior. El modelo presenta mejoras significativas en eficiencia y precisión, siendo más de 10 veces más rápido que los modelos más recientes basados en Stable Diffusion.

Proporciona detalles más finos que la versión anterior.
Más robusto que Depth Anything V1 y los modelos basados en SD.
Mayor eficiencia
10 veces más rápido.
Ligero
con tamaños de modelo que van desde 25M hasta 1.3B de parámetros.
Entrenamiento de modelos estudiantiles con imágenes reales etiquetadas masivamente.
Construcción de un benchmark de evaluación universal para apoyar futuras investigaciones.

Depth Anything V2 es adecuado para áreas que requieren estimación de profundidad monocular de alta precisión
como la conducción autónoma
la navegación robótica y la realidad aumentada. Su potente capacidad de generalización y su alto rendimiento lo convierten en la opción ideal para estos campos.

Detección de obstáculos y medición de distancias en sistemas de conducción autónoma.
Percepción ambiental y planificación de rutas en navegación robótica.
Integración natural de objetos virtuales con el mundo real en aplicaciones de realidad aumentada.

1. Acceda al sitio web oficial de Depth Anything V2.
2. Familiarícese con la información básica y los parámetros técnicos del modelo.
3. Descargue el modelo preentrenado o el código y proceda con su implementación según sea necesario.
4. Prepare las imágenes o datos de vídeo de entrada.
5. Utilice el modelo para la estimación de profundidad y obtenga el mapa de profundidad.

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Depth Anything V2 Alternativas

Depth Anything V2 — Modelo avanzado de estimación de profundidad monocular

InternVL2.5-8B-MPO — Modelo lingüístico grande multimodales que muestra un rendimiento general excelente.

Flujo de trabajo de eliminación de marcas de agua de ComfyUI — Flujo de trabajo de eliminación de marcas de agua de ComfyUI, elimina marcas de agua con un solo clic.

Eliminación de Tatuajes con IA — Vista previa del efecto de eliminación de tatuajes con tecnología de IA para facilitar la toma de decisiones.

Flux.1 Lite — Modelo de autocodificador variacional de 8B parámetros, para la generación eficiente de imágenes a partir de texto.

Long-LRM — Modelo de reconstrucción gaussiana 3D de alta eficiencia para reconstrucción rápida de escenas grandes.

Biblioteca de Visión Artificial de Código Abierto — Biblioteca de visión artificial de código abierto

Pixtral 12B — Primer modelo multimodales de Mistral, compatible con el procesamiento de tareas mixtas de imagen y texto.

Shangchen Zhou — Sitio web de blog dedicado a la investigación e innovación en el campo de la visión por computador y el aprendizaje automático.

pixtral-12b-240910 — Modelo de lenguaje grande multimodal que admite la comprensión de imágenes y texto.

bonding_w_geimini — Aplicación Streamlit para la detección de objetos en imágenes usando la API de Gemini

LabelU — Herramienta de anotación de datos de código abierto que mejora el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Florence-2-large-ft — Modelo base visual avanzado que admite diversas tareas visuales y de visión-lenguaje.

MistoLine — Un modelo SDXL-ControlNet multifuncional y potente, adecuado para el ajuste de diversos estilos de arte lineal.

IC-Light — IC-Light es un proyecto para la manipulación de la iluminación de imágenes.

IntrinsicAnything — Un método avanzado de aprendizaje previo de difusión para renderizado inverso, capaz de recuperar la textura de objetos a partir de cualquier imagen y lograr la reiluminación de imágenes de vista única.

InstantMesh — Marco de generación de mallas 3D de alta eficiencia

SDXS — Modelo de difusión potencial en tiempo real de un solo paso, con control de generación mediante condiciones de imagen.

Depth Anything — Desata el poder de los datos sin etiquetar a gran escala

Fauna 3D — Aprendizaje de modelos 3D de animales a partir de imágenes de internet.

Wild2Avatar — Un nuevo avance en el renderizado de imágenes de robots

MATLAB — MATLAB es el entorno de software más sencillo y eficiente para ingenieros y científicos.

OpenCV — Biblioteca de visión artificial optimizada en tiempo real

Plataforma Abierta Lingyun — Plataforma Abierta

Control-LoRA — Técnica de control de modelos basada en la optimización de parámetros de bajo rango

Estimación de Profundidad Dpt — Estimación de profundidad Dpt + 3D

Buscador de GPU — Ayuda a los clientes a descubrir instancias de GPU disponibles en proveedores de nube pública a nivel mundial.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

Modelos de Traducción de Firefox — Modelo de traducción automática neuronal acelerado por CPU optimizado para la función de traducción del navegador Firefox.