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Depth Anything V1

Depth Anything V1

Depth Anything V1（TikTok / The University of Hong Kong）：深度估计、几何估计；已验证。

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Depth Anything V1 是让「大规模无标注数据训练深度」流行起来的相对单目深度基础模型。本 catalog 中其集成与 runner 状态均为 verified：树内 pipeline 导出相对深度与几何产物，Studio 路径已于 2026-07-10 产出并通过视觉验证的非空深度图。

论文官方 Teaser：Depth Anything 在野外照片上的零样本深度。
论文官方 Teaser：Depth Anything 在野外照片上的零样本深度。

记录论文为arXiv 2401.10891。

项目页：depth-anything.github.io。代码：LiheYoung/Depth-Anything。

官方论文见 arXiv 2401.10891。项目页：depth-anything.github.io。代码：LiheYoung/Depth-Anything。权重：LiheYoung/depth-anything-small-hf、base-hf、large-hf。发布方：TikTok / 港大。catalog 未记许可证。

这张卡不是 Depth Anything V2 prior（米制），也不是 DAP（360° 全景）。

构建运行命令

推理 Pipeline
DepthAnything1Pipelineworldfoundry.pipelines.depth_anything.pipeline_depth_anything_v1
任务Default default
环境worldfoundry-unified-cu128
设备CUDA 12.8
Runnerworldfoundry.pipeline
加载方式from_pretrained
调用方式native_or_standard_invocation
worldfoundry-eval run \
  depth-anything-v1 \
  --pipeline.task-profile default \
  --json

用来做什么

做前馈几何时选 depth-anything-v1：视图进、重建/轨迹/点云出。需要 catalog 的 3D 路由、而不是仅深度先验时用它。

DINOv2 ViT 主干加 DPT 式深度头，用约 6200 万张无标注图像以师生方案训练（见论文）。本条目提供相对深度；米制版本是独立的 *-prior 条目。该模型由TikTok / 香港大学发布。

catalog 记录的任务包括 深度估计、几何估计、单目深度估计。模态上，它接受图像，输出深度。

运行时契约

可选 input_path、grayscale、operator_kwargs；产物 depth-anything-v1.png。

CLI task profile：default。绑定的 pipeline 类是 DepthAnything1Pipeline。

系列状态：已验证。

已验证、可信赖的先验——相对深度的默认选择。 需要米制深度时请改用 depth-anything-v2-prior 或 depth-anything-v3-prior。

仅相对深度——该路径没有米制尺度。

记录的权重族：LiheYoung/depth-anything-small-hf、base-hf、large-hf。已验证的 Studio 路径走树内官方运行时，在 2026-07-10 产出并通过视觉检查的非空图。主干：DINOv2 ViT + DPT 式头。

在 WorldFoundry 中运行

启动 worldfoundry-eval run depth-anything-v1 --pipeline.task-profile default 写出几何。上方命令构建器按已记录任务切换 --pipeline.task-profile，发出的仍是 worldfoundry-eval run。

运行环境是统一 profile worldfoundry-unified-cu128（Python 3.11，CUDA 12.8）。

记录的权重仓库包括 LiheYoung/depth-anything-large-hf。准备环境并检查本地资产：bash scripts/inference/prepare_model_infer.sh depth-anything-v1；下载缺失的公开权重时加 --download。

状态：已验证。