【报告内容】

汇报人：姚陈成

汇报单位：河海大学

主题：DepthCrafter: Generating Consistent Long Depth Sequences for Open-world Videos

1、Introduction

2、Method

3、Experiment

4、Conclusion

【报告总结】

1.待解决的问题描述

尽管我们的 DepthCrafter 在开放世界视频深度估计方面达到了最先进的性能，但未来仍有一些局限性需要解决。首先，我们模型的计算和内存消耗相对较高，这主要是由于模型规模大以及扩散模型中的迭代去噪过程。其次，我们的方法处理分辨率为1024 ×576、片段长度为110帧的视频大约需要24GB的GPU内存。

2.相关创新方案

Depthcrafter模型，三阶段训练，推理策略。

3.实验总结

零样本深度估计中超越了目前最优秀的单目深度估计模型Depth-Anything-V2，并且视频深度估计性能远超同期ChronoDepth。

4.未来工作

进一步的工程努力，如模型蒸馏和量化，可以进一步提高方法的实用性。

报告时间：2025年11月28日19:30

腾讯会议：311-5999-8176

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