Depth Anything V2 Giant
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Tik Tok,Hong Kong University
- Tipo de Organización
- Industry,Academia
- País
- China, Hong Kong
- Publicado
- 20 October 2024
- Autores
- Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Zhen Zhao, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- 3D modeling
- Tarea
- 3D reconstruction
- Modelo base
- DINOv2
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 1.3B
- Datos de entrenamiento
- tokens
giant model -1.3B parameters
"Depth Anything V2 is trained from 595K synthetic labeled images and 62M+ real unlabeled image" "All images are trained at the resolution of 518×518 by resizing the shorter size to 518 followed by a random crop. When training the teacher model on synthetic images, we use a batch size of 64 for 160K iterations. In the third stage of training on pseudo-labeled real images, the model is trained with a batch size of 192 for 480K iterations. "
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
the model was supposed to be released on hugging face, but, 1 year after the publication, it is still not there
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Depth Anything V2
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Depth Anything V2 Giant fue publicado por Tik Tok,Hong Kong University, en el país registrado como China, durante October 2024. Sale de una organización categorizada como industry,Academia.
Funciona en el dominio de 3D modeling, y se registra como realizando la tarea de 3D reconstruction.
Su punto de partida fue un modelo base existente, DINOv2. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
Depth Anything V2 Giant — preguntas comunes
Depth Anything V2 Giant— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 1.3B. giant model -1.3B parameters. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Depth Anything V2 Giant— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Tik Tok,Hong Kong University, basado en China, una organización categorizada como industry,Academia.
Depth Anything V2 Giant— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
Depth Anything V2 Giant— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de 3D modeling, y se registra como manejando la tarea de 3D reconstruction. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
Depth Anything V2 Giant— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Depth Anything V2 Giant— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.