A mesterséges intelligencia területén jelentős fejlődés történt a mélységbecslés terén, különösen a generatív modellek alkalmazásával. Az egyik új, innovatív projekt a Pixel-Perfect Depth, amely új alapokra helyezi a monokuláris mélységbecslést egy képből. A hagyományos megközelítések gyakran zajos, pontatlan eredményeket adnak, különösen az objektumok határán, ami megnehezíti a 3D rekonstrukciókat.
Ebben a bemutatóban követhetjük végig, hogyan lehet ezt a modellt saját számítógépen, helyben futtatni, bemutatva a telepítési és futtatási lépéseket is. Vizsgáljuk a processzorok hatékonyságát, a VRAM használatát, valamint a folyamat egyszerűségét egy példán keresztül. A kimenet meggyőző: nagy felbontású, tiszta 3D pontfelhőket hoz létre, amelyeket sokféle alkalmazásban, például robotikában, autonóm járművekben vagy kiterjesztett valóságban hasznosíthatunk.
Két meghatározó technológiai újítást emel ki a videó: a szemantikai prompttal irányított diffúziós transzformert és a kaszkád diffúziós transzformer architektúrát. Ezek a megoldások lehetővé teszik a globális szemantikai egységességet és az éles lokális részleteket a mélységtérképeken. Kiemelendő, hogy ezek az eljárások teljes mértékben a képpontok terén működnek, elkerülve a tömörített reprezentációkon alapuló hibákat.
A bemutatott példák sokféle felhasználási területet mutatnak be: a 3D jelenetértés mellett alkalmasak objektummanipulációra, akadályfelismerésre, virtuális és kiterjesztett valóságra, vagy akár 3D fotográfiára. Felmerül a kérdés, hogyan lehetne még jobban kamatoztatni ezeket a mélységmodelleket mindennapi vagy speciális igényű alkalmazásokban.
