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《Depth Any Video with Scalable Synthetic Data》(2024) GitHub: github.com/Nightmare-n/DepthAnyVideo 这篇论文介绍了一种新颖的视频深度估计模型，名为Depth Any Video。该模型通过两项关键创新来解决视频深度估计中的挑战： 1. 可扩展的合成数据管道：研究者们开发了一套可扩展的合成数据采集流程，从多样化的虚拟环境中实时捕获视频深度数据。这一流程产生了约40,000段时长为5秒的视频片段，每段视频都配有精确的深度标注。这些数据来自不同的合成环境，覆盖了各种光照条件、动态相机运动和复杂的物体交互，这为模型提供了泛化到真实世界环境的机会。 2. 生成式视频扩散模型：该模型利用生成视频扩散模型的强大先验来有效处理真实世界的视频。研究者们整合了先进的技术，如旋转位置编码（rotary position encoding）和流匹配（flow matching），以进一步提高模型的灵
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