RollingDepth：为视频的每一帧提供准确的深度信息

RollingDepth简介

RollingDepth是由ETH Zurich和卡内基梅隆大学的研究团队开发的一种先进的单目视频深度估计方法，它通过将单图像潜在扩散模型（LDM）扩展到视频处理，能够在保持时间连续性的同时，为视频的每一帧提供准确的深度信息。这种方法有效地处理了长视频，并在多个数据集上展现了优于其他方法的性能，包括那些基于完整视频扩散模型的替代方案。

RollingDepth主要功能

1. 视频深度估计：从单目视频序列中推断出每一帧的密集深度信息，将2D视频转换为3D表示。
2. 时间连续性保持：通过处理短视频片段并重新组合，保持深度估计在时间上连续，减少闪烁和漂移现象。
3. 长视频处理：能够有效处理包含数百帧的长视频，适用于多种应用场景。
4. 高精度深度视频输出：提供比传统单帧和视频深度估计方法更准确的深度视频结果。

RollingDepth技术原理

1. 多帧深度估计器：
   • 基于单图像LDM扩展而来，能够处理短视频片段（通常是三帧）并映射到深度片段。
   • 通过修改交叉帧自注意力机制，使模型能够在帧间交换信息。
2. 全局对齐算法：
   • 使用优化算法将不同帧率采样的深度片段组合成一致的视频。
   • 通过重叠片段之间的帧来对齐所有深度预测，确保全局一致性。
3. 滚动推理（Rolling Inference）：
   • 采用滑动窗口的方式处理视频，窗口长度固定，但可以在时间线上扩张以覆盖更长的上下文。
   • 通过变化窗口的扩张率（dilation rate），捕获不同时间尺度上的时间依赖性。
4. 可选的精细化步骤：
   • 对已对齐的深度视频进行额外的去噪步骤，以增强细节并提升视觉质量。
   • 通过适度添加随机噪声并再次去噪，改善空间细节。
5. 多帧训练：
   • 训练时随机选择不同长度的片段，确保模型能够处理小幅度运动下的帧。
   • 对逆深度值进行标准化，以充分利用扩散模型的价值范围，提高性能。

RollingDepth应用场景

1. 移动机器人和自动驾驶：为机器人和自动驾驶车辆提供精确的深度信息，帮助它们更好地理解周围环境，进行避障和路径规划。
2. 增强现实（AR）：在AR应用中，准确的深度估计可以增强虚拟对象与现实世界的融合效果，提升用户体验。
3. 媒体制作和内容创作：在电影和游戏制作中，深度信息可以用来创建更加逼真的3D场景和特效。
4. 室内导航和测绘：在室内环境中，深度估计技术可以帮助进行空间布局的数字化，便于进行室内设计和建筑规划。
5. 安全监控：在监控系统中，深度估计可以用于识别和跟踪目标，提供目标的精确位置和移动轨迹。
6. 交互式应用：在虚拟现实（VR）和交互式游戏等应用中，深度感知能力可以提供更加自然和直观的交互体验。

RollingDepth项目入口

• 项目主页：https://rollingdepth.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/prs-eth/rollingdepth
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2411.19189
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/prs-eth/rollingdepth