字节跳动团队自主研发的深度估计模型Depth Anything V2，获得苹果公司的高度认可并收入其Core ML模型库。该模型为单目深度估计工具，能从单一图片中计算场景深度，成果广泛应用于视频特效、自动驾驶、3D建模与增强现实等多个领域。通过从初代25M参数到二代1.3B参数的跨越式升级，深度估计精度和应用范围进一步扩大，GitHub上累计获得超过8.7k的星标认证，表明其技术实力和市场潜力。作为一位实习生主导的核心项目，Depth Anything V2在低估资源情况下展示了高水平的技术能力与创新成果，体现了优秀培养文化和扎实研发路径在字节跳动内部的实践。通过整合进苹果的机器学习框架Core ML，模型能够实现高效性能与稳定应用，即便是离线状态下，也能够处理复杂的AI任务。Depth Anything V2为字节跳动在视觉生成和大模型领域的发展再次树立了里程碑，展示了团队在解决深层视觉问题时的前瞻性和优势。未来，模型的应用范围将持续扩大，不仅在已有领域深化发展的可能，还可能构建桥梁以支持视频平台或剪辑软件的功能扩展，支持特效制作与视频编辑等功能。深度估计作为计算机视觉的核心能力，其技术革新的成果——Depth Anything V2，预示了字节跳动在技术研发与人才培养方面持续投入与承诺的成果显效。

字节跳动发布了新一代的Depth Anything V2深度模型，该模型在单眼深度估计领域实现了显著的性能提升。与前一代Depth Anything V1相比，V2版本具有更精细的细节和更强的鲁棒性，同时在效率上也有了显著提高，比基于Stable Diffusion的模型快了10倍以上。