Depth Anything V2: Estimación de profundidad monocular

Depth Anything V2 es un modelo avanzado de estimación de profundidad monocular (MDE) que destaca por su precisión y eficiencia.

Dicho modelo se entrena con 595,000 imágenes sintéticas etiquetadas y más de 62 millones de imágenes reales sin etiquetar, ofreciendo resultados superiores en comparación con su predecesor y otros modelos basados en Stable Diffusion (SD).

¿Cómo es el funcionamiento de Depth Anything V2?

Depth Anything V2 supera a Depth Anything V1 al proporcionar detalles de profundidad más finos y una mayor robustez.

Aparte el modelo es más eficiente y ligero, siendo diez veces más rápido que otras IAs basados en SD, como Marigold y Geowizard.

Eficiencia y rendimiento de Depth Anything V2

El modelo no solo es más rápido, también ofrece un rendimiento impresionante gracias a su afinamiento con IAs preentrenadas.

La eficiencia se traduce en una mejor experiencia y resultados más precisos en menos tiempo.

Modelos de profundidad métrica

Por otro lado de Depth Anything V2, se han lanzado dos modelos de profundidad métrica de mundo abierto ajustados exclusivamente con imágenes sintéticas.

El modelo genera una visualización de profundidad precisa y detallada en videos, demostrando la superioridad del modelo sin necesidad de técnicas sofisticadas.

Entrenamiento y cobertura de datos

El entrenamiento de Depth Anything V2 sigue un marco estructurado que incluye el uso de un modelo maestro inicial grande (basado en DINOv2-Giant) entrenado exclusivamente con imágenes sintéticas.

La IA produce pseudoetiquetas de alta calidad para imágenes reales, que luego se utilizan para entrenar los modelos de los estudiantes.

Investigación sobre el modelo de difusión

Depth Anything V2, comparado con V1, produce predicciones de profundidad más finas y robustas. Logrando reemplazar imágenes reales etiquetadas con imágenes sintéticas, ampliando la capacidad del modelo maestro y enseñando a los modelos de los estudiantes a través de imágenes pseudoetiquetadas a gran escala.

Su capacidad para manejar grandes cantidades de datos y producir resultados de alta calidad y lo posiciona como una herramienta esencial para aplicaciones de tecnología avanzada.