GPT
D

Depth-Anything

רץ בדפדפן

LiheYoungapache-2.02024-01-18

  • gradio

העלאת תמונה בודדת מייצרת מפת עומק ויזואלית וקובץ נתונים מדויק. זה מיועד למי שצריך להעריך מרחקים וצורות בתמונה בלי להגדיר סביבת פיתוח.

  • הורדות בחודש
  • 566לייקים

מה זה

אתם מעלים תמונת דו מימד רגילה ומקבלים מפת עומק שמוצגת באמצעות סליידר להשוואה ישירה מול המקור. בנוסף לתצוגה החזותית, הממשק מוציא קובץ גולמי של 16 ביט שמייצג את פערי העומק עבור כל פיקסל. יש בעמוד גם תמונות מוכנות מראש מתוך תיקיית דוגמאות שמאפשרות לראות את התוצאה מיד בלי להעלות קובץ משלכם.

מאחורי הקלעים רץ המודל Depth Anything בגרסת DPT, שטוען משקלים שאומנו על כמויות ענק של נתונים לא מתויגים. התמונה שלכם עוברת התאמת גודל ונרמול לפני שהיא נכנסת למודל של PyTorch, והחישוב מבודד את מבנה העצמים והמרחקים ביניהם בצורה נקייה בלי שום צורך בחיישני לייזר או מצלמות כפולות.

מתאים ל

  • הכנת מפות עומק לתלת מימד

    יצירת קובץ עומק גולמי של 16 ביט מתמונה לצורך מידול תלת מימדי או תאורה מחדש.

  • בדיקת איכות למודל

    השוואת התמונה מול מפת העומק בסליידר כדי לבחון גבולות של עצמים מורכבים.

  • עיבוד תמונה ואפקטים

    הפרדת הרקע מהעצמים הקרובים בתמונה כדי להחיל טשטוש או שינויי צבע לפי מרחק.

איפה זה נופל

זה כלי לבדיקת תמונות בודדות בלבד, בלי תמיכה בווידאו או בעיבוד של כמה קבצים ברצף. קובץ הנתונים שיוצא מוגדר כפערים יחסיים ולא מודד מרחקים אמיתיים במטרים, אז אי אפשר להסתמך עליו לחישובים הנדסיים בלי כיול מראש. בנוסף, הדוגמאות המוכנות מראש נשמרות במטמון ונטענות מיד, כך שהן לא משקפות את זמן העיבוד האמיתי של תמונה חדשה.

שאלות
נפוצות

האם השימוש בעמוד עולה כסף?

לא, הממשק פתוח לשימוש חופשי בדפדפן. אין כאן מודל תשלום או צורך בהזנת כרטיס אשראי.

כמה זמן לוקח לקבל תוצאה?

העיבוד עצמו מתבצע על חומרת zero-a10g ונמשך בדרך כלל שניות בודדות. אם השרת היה כבוי, תידרש המתנה קצרה נוספת עד שהמשאב הגרפי יוקצה וייטען.

האם אפשר להריץ את זה על המחשב שלי?

כן, הקוד מבוסס על ספריית depth_anything ועל PyTorch וזמין ברישיון חופשי. אפשר להוריד את המשקלים ממאגר LiheYoung ולהריץ אותם מקומית עם כרטיס מסך מתאים.

מה ההבדל בין העמוד הזה למודל המקורי?

העמוד הוא רק ממשק גרפי שמציג תמונה אחת ומאפשר להוריד קובץ יחיד. המודל עצמו גמיש בהרבה ומאפשר לשלב אותו בסקריפטים חיצוניים, לעבד תיקיות שלמות ולשנות פרמטרים.

איך משתמשים

גוררים תמונה לאזור הקלט ולוחצים על Submit. התשתית רצה על מאיץ zero-a10g שמקצה כוח עיבוד של אנבידיה לפי דרישה, ולכן העיבוד עצמו מהיר מאוד ברגע שהתמונה מתקבלת. אין כאן דרישה להירשם או להתחבר כדי לבצע בדיקה, אבל אם המאיץ במצב שינה או שיש עומס משתמשים ברשת, ייתכן שתמתינו כמה שניות עד שהמשאבים יתעוררו לפעולה.

הרישיון

הקוד והמודל שרצים כאן מופצים תחת רישיון apache-2.0, שמתיר שימוש מסחרי, שינוי והפצה חופשית. לגבי התמונות שאתם מעלים, הן נשלחות לעיבוד על השרת המארח של האפליקציה.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗