Video Depth Anything是字節跳動開源的一款視頻深度估計工具，它專注于解決視頻深度估計問題，即從視頻幀中估計每個像素的深度信息。這項技術是建立在先前的Depth Anything V2模型基礎上的進一步發展，可處理任意長度的視頻，推理速度快，能保持高質量的深度估計，時序一致性和泛化能力比較強。

核心功能

• 適應長視頻處理：Video Depth Anything特別優化了其算法，以適應長時間的視頻序列，確保在處理大量幀時保持深度估計的一致性和準確性，克服了傳統方法在處理長視頻時可能遇到的穩定性問題。

• 基于Depth Anything V2的改進：繼承了Depth Anything V2的高精度和泛化能力，Video Depth Anything通過算法優化和可能的架構調整，增強了對視頻數據的處理能力，特別是在處理動態場景和復雜光照條件下的深度估計。

• 高效與泛化：該模型通過訓練策略的創新，如混合時長訓練，能夠有效學習不同長度視頻的深度模式，從而在未見過的視頻序列上表現出色的泛化性能。

• 合成數據與真實世界泛化：類似于Depth Any Video，Video Depth Anything可能也利用了大規模合成數據集來訓練模型，結合真實視頻數據進行微調，以增強模型在真實世界視頻上的表現。

• 高質量輸出：該技術在深度估計方面表現出色，能夠生成高質量的深度圖，適用于多種應用，如增強現實和機器人視覺。

該技術基于 Depth Anything V2，具有更快的推理速度和更少的參數，同時在一致性深度準確性方面表現更佳。與其他擴散模型相比，Video Depth Anything 在處理超長視頻時展現出更高的效率和準確性。

此外，Video Depth Anything 提供了兩種不同規模的預訓練模型，分別為小型和大型，適用于不同的深度估計需求。這些模型的參數量分別為 28.4M 和 381.8M，用戶可以根據具體需求選擇合適的模型進行使用。

該技術的實現依賴于強大的數據引擎，能夠從合成和真實圖像中提取豐富的特征，從而提高模型的泛化能力和準確性。通過在多個公共數據集上進行評估，Video Depth Anything 展示了其在零樣本深度估計方面的卓越性能。

應用場景：

• 影視后期：在電影和電視制作中，用于創建虛擬場景或增強視覺效果。

• 自動駕駛：為車輛提供實時的環境深度信息，提高安全性和導航精度。

• 增強現實：在AR應用中，準確的深度信息是實現物體與現實世界無縫融合的關鍵。

• 三維重建：快速生成視頻內容的三維模型，用于內容創作或數據分析。

• 視頻編輯與特效：簡化視頻編輯過程中的背景替換、物體移除等操作。

• 短視頻分割：適用于短視頻的深度估計和分割。

• 長視頻分割：能夠處理超長視頻，實現高質量、一致的深度估計。

• 3D幾何獲?。和ㄟ^深度估計獲取3D幾何信息，應用于增強現實和視頻編輯等場景。

GitHub 代碼庫：https://github.com/DepthAnything/Video-Depth-Anything