Distill-Any-Depth - 单目深度估计器 本地一键整合包下载
Distill-Any-Depth 是由西湖大学 AGI 实验室、浙江工业大学等团队提出的单目深度估计模型，通过创新蒸馏算法整合多源模型的优势，显著提升了深度估计的精度与鲁棒性。
Distill-Any-Depth 远景细节精准捕捉、复杂光照轻松应对、物体边缘清晰可见！无论是建筑扫描还是AR应用，表现直接拉满。仅使用2万张无标签数据，显著提升了估计精度，并刷新了单目深度估计的最新SOTA性能。
https://pic1.imgdb.cn/item/67ce349e066befcec6e2468c.jpg
技术特点：
多教师蒸馏框架：随机选择不同教师模型生成伪标签，融合多视角深度信息，增强预测稳定性。
局部归一化策略：避免全局归一化引发的噪声放大问题，提升细节保留能力（如建筑纹理、物体边缘）。
跨上下文蒸馏模式：结合局部与全局预测一致性损失，优化复杂场景下的泛化能力。
实验表明，该模型在 NYU Depth V2 和 KITTI 数据集上均达到 SOTA 性能，尤其在室内外混合场景中表现突出。
应用领域：
1. 自动驾驶与环境感知
功能：通过单目图像精准感知障碍物距离，优化车辆路径规划与避障决策。
优势：低成本部署适配复杂动态场景（如城市道路、多变光照条件）。
2. 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）
功能：提供高精度深度信息，实现虚拟对象与真实场景的无缝融合（如家具预览、游戏特效渲染）。
案例：Hugging Face 平台已上线该模型的实时深度估计 Demo，支持 AR 应用快速集成。
3. 文化遗产保护与 3D 重建
功能：非接触式重建历史建筑或文物，保留精细结构（如石刻纹理、建筑立面）。
价值：避免传统测量对脆弱文物的物理损伤，推动数字化保护进程。
4. 影视制作与游戏开发
功能：生成逼真景深效果，辅助动态光影渲染与环境建模（如电影特效、开放世界游戏场景）。
技术支撑：模型开源后，开发者可快速调用 API 实现高精度 3D 内容生成。
5. 工业设计与建筑建模
功能：快速生成室内外空间深度图，辅助设计方案的立体化验证（如家具布局、建筑结构优化）。
效率提升：无需激光雷达等硬件，单张图片即可完成高精度建模。
使用教程：(建议N卡，显存4G起。基于CUDA11.8)
上传图片，提交即可。生成结果包含npy文件可供下载
下载地址：
夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/98bb25ac0a71
百度网盘：**** 本内容需购买 ****
解压密码：https://deepface.cc/ 复制这个完整的网址即是解压密码，不要有空格，复制粘贴即可。
页:
[1]