【标题】字节跳动大模型团队的深度估计模型 Depth Anything V2 入选苹果 Core ML 模型库

【核心内容】

• Depth Anything V2 是一种单目深度估计模型，可应用于视频特效、自动驾驶、3D建模、增强现实等领域。
• V2 版本相比上一代在细节处理上更精细，速度上有显著提升。
• Depth Anything V2 在Github上收获了2.3k star，而V1版本收获了6.4k star。
• Core ML 版本的Depth Anything V2 采用最小25M模型，在iPhone 12 Pro Max上推理速度达到31.1毫秒。
• Depth Anything V2 通过训练教师模型并扩大模型规模，以及使用精确的合成数据，提升了模型的鲁棒性和细节丰富度。
• Depth Anything V2 在零样本能力评估方面表现出了很强的泛化能力。

【评论内容】

• 小红书用户：字节跳动的深度估计模型入选苹果 Core ML 模型库，这是苹果看出了字节跳动团队的实力，也是对他们技术的认可。看来以后在苹果设备上会有更多高效运行的机器学习模型啦！
• 微信公众号读者：Depth Anything V2 在细节处理和速度上有了显著提升，而且还在Github上收获了不少star，可见其受到了很多开发者的认可。不过，使用合成数据训练模型的方法让人有些担忧，真实数据与合成数据之间还是存在差异，是否能够在实际场景中有良好的表现还有待验证。

" 【标题】：“深度任意”系列成果荣获苹果 Core ML 模型库收录，实习生一战成名！

【核心内容】：

1. 深度任意（Depth Anything）系列成果，包括 V1 和 V2 两个版本，被苹果公司收录至 Core ML 模型库。
2. 深度任意 V2 版本在细节处理、鲁棒性、速度等方面均有显著提升，已在 Github 上收获 8.7k Star。
3. 该系列成果的技术挑战与解决方法，以及对 Scaling Laws 在单一视觉任务方面的思考，为行业提供了新视角和新价值。
4. 论文一作为团队实习生，在项目推进、论文撰写等方面发挥了关键作用，个人能力获得较大提升。

【评论内容】： 小红书用户：哇塞，这个实习生太厉害了吧！竟然能在短短时间内取得如此惊人的成果，前途不可限量啊！

微信公众号读者：这款深度任意模型听起来非常厉害，期待它在计算机视觉领域的更多应用！实习生同学，你真棒！"