Video Depth Anything：能够处理数分钟以上的超长视频

Video Depth Anything简介

Video Depth Anything是一种新型的深度估计模型，专门用于超长视频（数分钟以上）的高质量、时间一致的深度预测。该模型基于Depth Anything V2改进，通过引入轻量级的空间-时间头（STH）和时间梯度匹配损失（TGM），在不牺牲效率的情况下实现了对长视频的深度估计。它在多个视频基准测试中表现出色，不仅在空间精度（如AbsRel和δ1指标）上优于现有方法，还在时间稳定性（如TAE指标）上取得了显著优势。此外，Video Depth Anything还支持实时性能，其小版本模型能够以30 FPS的速度运行，适用于多种实际应用场景，如3D视频转换和密集点云生成。

Video Depth Anything主要功能

1. 超长视频深度估计：能够处理数分钟以上的超长视频，生成高质量且时间一致的深度预测。
2. 实时性能：支持实时深度估计，小版本模型（VDA-S）能够以30 FPS的速度运行。
3. 高空间精度：在多个视频基准测试中，模型在几何精度（如AbsRel和δ1指标）上表现出色。
4. 时间一致性：通过时间梯度匹配损失（TGM），模型在时间稳定性（如TAE指标）上取得了显著优势。
5. 多场景适应性：适用于多种实际应用场景，如3D视频转换和密集点云生成。

Video Depth Anything技术原理

1. 基于Depth Anything V2：模型基于Depth Anything V2改进，保留了其强大的泛化能力和计算效率。
2. 空间-时间头（Spatio-Temporal Head, STH）：
   • 设计：包含四个时间注意力层，专门用于处理每个空间位置的时间维度信息。
   • 功能：引入时间信息交互，避免因有限视频数据导致的特征表示损坏。
3. 时间梯度匹配损失（Temporal Gradient Matching Loss, TGM）：
   • 设计：通过约束深度预测的时间梯度与真实值的时间梯度一致，提高模型的时间一致性。
   • 优势：无需额外的几何或生成先验，避免了依赖光流的假设。
4. 联合训练策略：
   • 数据集：在包含550K带深度注释的视频帧和62万未标记图像的数据集上进行训练。
   • 方法：采用监督学习和自训练相结合的方式，确保模型在保持原有能力的同时，增强其时间一致性。
5. 长视频推理策略：
   • 分段处理：每个新的视频段会与前一个视频段的8个重叠帧和2个关键帧拼接，形成总共32帧的输入。
   • 平滑过渡：通过在两个连续窗口之间逐渐插值重叠帧，确保平滑过渡，避免深度预测的闪烁和漂移。

Video Depth Anything应用场景

1. 3D视频转换：将普通视频转换为具有3D效果的视频，增强视觉体验，适用于影视制作、视频会议等领域。
2. 增强现实（AR）：为AR应用提供实时深度信息，提升虚拟物体与现实场景的融合效果，例如在教育、游戏和工业设计中的应用。
3. 虚拟现实（VR）：生成高质量的深度图，用于构建沉浸式的虚拟环境，提升用户的沉浸感。
4. 机器人导航：为机器人提供实时深度感知，帮助其在复杂环境中进行路径规划和避障，适用于物流机器人和服务机器人。
5. 自动驾驶：辅助自动驾驶系统进行环境感知，提供更准确的深度信息，提升车辆在复杂路况下的安全性。
6. 视频编辑与特效：在视频后期制作中，用于生成深度图以实现特效添加、背景替换等操作，提升视频编辑的效率和质量。

Video Depth Anything项目入口

• 项目主页：https://videodepthanything.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/DepthAnything/Video-Depth-Anything
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2501.12375
• Hugging Face模型：https://huggingface.co/spaces/depth-anything/Video-Depth-Anything