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苹果开源Depth Pro：细节捕捉能力惊人，毛发级3D深度图生成只需0.3秒。空间计算、AR行业或迎来新突破。
苹果最近发布了一个名为Depth Pro的AI模型，它能够在不到一秒的时间内从单张2D图像生成详细的3D深度图，这可能会彻底改变机器如何感知深度，对空间计算、XR等行业产生深远影响。
Depth Pro能够生成高分辨率的深度图，速度极快，且不需要传统上需要的相机数据来做出这样的预测。这项技术在单目深度估计领域是一个重大进步，该过程仅使用一张图像来推断深度。
Depth Pro的另一个独特之处在于其能够估计相对和绝对深度的能力，称为“度量深度”。这意味着该模型可以提供现实世界的测量值，这对于需要在物理空间中精确放置虚拟对象的AR应用至关重要。
苹果发布Depth Pro：重塑3D视觉规则的AI模型
这项技术在实时空间感知至关重要的多个行业都有广泛的应用。该模型的创造者，由Aleksei Bochkovskii和Vladlen Koltun领导，称Depth Pro是同类中速度最快、精度最高的系统之一。
单目深度估计长期以来一直是一项挑战，通常需要多张图像或焦距等元数据来准确测量深度。
但Depth Pro绕过了这些要求，在标准GPU上仅用0.3秒就能生成高分辨率的深度图。该模型可以创建225万像素的地图，具有卓越的清晰度，捕捉到其他方法常常忽视的微小细节，如头发和植物。
“这些特性得益于多项技术贡献，包括高效的多尺度视觉变换器，用于密集预测，”研究人员在论文中解释道。这种架构使模型能够同时处理图像的整体上下文和细微细节——这是对之前较慢、不够精确模型的巨大飞跃。
Depth Pro真正与众不同之处在于其能够估计相对和绝对深度的能力，这种能力被称为“度量深度”。
这意味着该模型可以提供现实世界的测量，这对于AR等应用至关重要，因为虚拟物体需要在物理空间中精确放置。
而且，Depth Pro无需在特定领域的数据集上进行大量训练即可做出准确预测，这被称为“零-shot学习”。这使得该模型具有高度的灵活性，可以应用于各种图像，而无需深度估计模型通常需要的相机特定数据。
“Depth Pro在‘野外’的任意图像上生成带有绝对尺度的度量深度图，无需相机内参等元数据，”作者解释道。这种灵活性打开了新的可能性，从增强AR体验到改善自动驾驶汽车的障碍物检测和导航能力。
对于想要亲身体验Depth Pro的人，Hugging Face平台上提供了实时演示。
熊嘻嘻
地址：：
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/depth-pro
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实际应用：从电子商务到自动驾驶
这种灵活性对多个行业具有重要意义。例如，在电子商务中，Depth Pro可以让消费者通过简单地将手机相机指向房间，查看家具在家中的摆放效果。在汽车行业，从单一相机生成实时、高分辨率深度图的能力，可以改善自动驾驶汽车对其环境的感知，提升导航和安全性。
“该方法应在这种零-shot模式下理想地生成度量深度图，以准确重现物体形状、场景布局和绝对比例，”研究人员写道，强调该模型在减少与传统AI模型训练相关的时间和成本方面的潜力。
应对深度估计的挑战
深度估计面临的最大挑战之一是处理所谓的“漂浮像素”——由于深度映射中的错误而在空中悬浮的像素。Depth Pro直面这一问题，使其在3D重建和虚拟环境等需要准确性的应用中尤其有效。
此外，Depth Pro在边界追踪方面表现优异，超越了以前的模型，能够清晰划分物体及其边缘。研究人员声称其在边界精度上“超越其他系统一个倍数”，这对于需要精确物体分割的应用（如图像抠图和医学成像）至关重要。
为了加速其采用，苹果将Depth Pro开源。代码和预训练模型权重可在GitHub上获取，允许开发者和研究人员实验并进一步完善这项技术。该库包括从模型架构到预训练检查点的所有内容，使其他人能够轻松基于苹果的工作进行开发。
AI深度感知的未来
随着人工智能不断突破可能性的边界，Depth Pro在单目深度估计的速度和精度方面树立了新的标准。其能够从单张图像生成高质量、实时的深度图的能力，可能对依赖空间感知的行业产生广泛影响。
在一个AI日益成为决策和产品开发中心的世界里，Depth Pro展示了尖端研究如何转化为实际的、现实世界的解决方案。无论是改善机器对周围环境的感知，还是提升消费者体验，Depth Pro的潜在用途都是广泛而多样的。
正如研究人员总结的那样，“Depth Pro在物体边界的清晰划分上大大超越了所有先前的工作，包括头发、毛发和植物等精细结构。”随着开源发布，Depth Pro可能很快成为从自动驾驶到AR等行业的核心，改变机器与人类在3D环境中的互动方式。
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代码地址：
https://github.com/apple/ml-depth-pro
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