Depth-Anything

Depth Anything 是一个面向单目深度估计的通用基础模型，旨在利用海量无标签图像（超6200万张）提升深度预测的泛化性与鲁棒性。其核心采用自监督预训练与弱监督微调结合的范式，在仅150万标注样本下实现高精度、跨场景的metric级深度估计；支持图像与视频输入，提供ONNX/TensorRT部署方案，并已集成至ControlNet、InstantID等主流AIGC工具链。适用于三维重建、虚拟现实、机器人导航、AIGC内容生成（如深度引导的图像合成）等需要可靠单目深度先验的视觉任务。