字節跳動實習生主導的Depth Anything V2模型，被蘋果收入Core ML模型庫，再次證明了中國年輕一代在人工智慧領域的強大實力。該模型以其卓越的單目深度估計能力，以及在多個領域的廣泛應用前景，受到了業界的廣泛關注。 Downcodes小編將帶你深入了解這個令人矚目的項目，以及背後實習生的精彩故事。
位元組跳動的大模型團隊又立了一功，他們的Depth Anything V2模型被蘋果收入了Core ML模型庫。這個成果不僅在技術上取得了突破，更讓人矚目的是，這個計畫的領導者，竟然是實習生。
Depth Anything V2是一個單眼深度估計模型，它能夠從單張圖片中估算出場景的深度資訊。這個模型從2024年初的V1版本到現在的V2，參數量從25M擴展到了1.3B，應用範圍涵蓋了視訊特效、自動駕駛、3D建模、擴增實境等多個領域。
這個模型在GitHub上已經獲得了8.7k的Star，V2版本發布不久就有2.3k Star，而V1版本更是收穫了6.4k Star。這樣的成績，對於任何一個技術團隊來說都是值得驕傲的，更何況這背後的主力是實習生。
蘋果將Depth Anything V2收入Core ML模型庫，這是對模型性能和應用前景的高度認可。 Core ML作為蘋果的機器學習框架，能夠讓機器學習模型在iOS、MacOS等設備上高效運行，即使在無互聯網連接的情況下也能執行複雜的AI任務。
Depth Anything V2的Core ML版本採用了至少25M的模型，經過HuggingFace官方工程優化，在iPhone12Pro Max上的推理速度達到了31.1毫秒。這與FastViT、ResNet50、YOLOv3等其他入選模型一起，涵蓋了從自然語言處理到圖像識別的多個領域。
在大模型的浪潮中，Scaling Laws的價值被越來越多的人認同。 Depth Anything團隊選擇了建立一個簡單但功能強大的基礎模型，在單一任務上實現更好的效果。他們認為，利用Scaling Laws解決一些基礎問題更具實際價值。深度估計作為電腦視覺領域中的重要任務之一，從影像中推斷出場景內物體的距離訊息，對於自動駕駛、3D建模、擴增實境等應用至關重要。 Depth Anything V2不僅在這些領域有廣泛的應用前景，還能作為中介軟體整合進影片平台或剪輯軟體中，支援特效製作、影片編輯等功能。 Depth Anything專案的一作是團隊的實習生，這位新星在Mentor的指導下，從專案設想到論文撰寫，不到一年就完成了大部分工作。公司和團隊提供了自由的研究氛圍和充分的支持，鼓勵實習生深入研究更困難、更本質的問題。
這位實習生的成長和Depth Anything V2的成功，不僅展現了個人的努力和才華，也體現了字節跳動在視覺生成及大模型相關領域的深入探索和人才培養。
專案網址:https://top.aibase.com/tool/depth-anything-v2
Depth Anything V2的成功，不僅在於技術的突破，更在於其背後團隊的培養模式和對人才的重視。這為其他公司在人工智慧領域的探索提供了寶貴的經驗，也預示著未來會有更多優秀人才湧現。希望更多年輕人能從這個故事中獲得啟發，勇敢追逐夢想，創造屬於自己的光輝。