Depth AnyVideo：可扩展合成数据视频深度估计

Depth AnyVideo：可扩展合成数据视频深度估计

1. 项目介绍

Depth Any Video项目是一个基于可扩展合成数据管道的视频深度估计解决方案。它通过捕获来自不同游戏的40,000个视频片段，并利用生成视频扩散模型的强大先验，推进了视频深度估计技术。项目通过引入旋转位置编码、流匹配和混合时长训练策略，能够稳健地处理不同长度和帧率的变化。此外，一种新颖的深度插值方法使得高分辨率深度推断成为可能，实现了比以往模型更优越的空间精度和时序一致性。

2. 项目快速启动

环境搭建

首先，您需要使用conda来创建一个Python环境，并安装必要的依赖项：

git clone https://github.com/Nightmare-n/DepthAnyVideo.git
cd DepthAnyVideo
conda create -n dav python==3.10
conda activate dav
pip install -r requirements.txt
pip install gradio

运行推断

图像推断

要对图像进行深度推断，请运行以下命令：

python run_infer.py --data_path ./demos/arch_2.jpg --output_dir ./outputs/ --max_resolution 2048

视频推断

要对视频进行深度推断，请运行以下命令：

python run_infer.py --data_path ./demos/wooly_mammoth.mp4 --output_dir ./outputs/ --max_resolution 960

3. 应用案例和最佳实践

• 图像与视频深度估计： Depth Any Video可以处理静态图像和视频流，为机器视觉任务如自动驾驶、增强现实提供深度信息。
• 多源数据融合：结合来自不同传感器和摄像头的数据，提供更全面的场景理解。
• 实时性能优化：针对特定硬件优化模型，以满足实时应用的需求。

4. 典型生态项目

• OpenCV：用于计算机视觉任务的开放源代码计算机视觉和机器学习软件库。
• TensorFlow、PyTorch：深度学习框架，用于模型的训练和部署。
• ROS：机器人操作系统，用于构建机器人应用程序的框架。