Video Depth without Video Models
作者: Bingxin Ke, Dominik Narnhofer, Shengyu Huang, Lei Ke, Torben Peters, Katerina Fragkiadaki, Anton Obukhov, Konrad Schindler
分类: cs.CV
发布日期: 2024-11-28 (更新: 2025-03-17)
备注: Project page: rollingdepth.github.io
💡 一句话要点
提出RollingDepth，利用单图LDM实现高效准确的长视频深度估计
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频深度估计 单图深度估计 潜在扩散模型 多帧融合 鲁棒配准
📋 核心要点
- 现有方法忽略视频帧之间的时间连续性，导致深度估计结果出现闪烁，且难以应对相机运动带来的深度范围突变。
- RollingDepth利用单图LDM，通过多帧深度估计器和鲁棒的配准算法，将短视频片段组装成一致且准确的长视频深度估计。
- 实验表明，RollingDepth在长视频深度估计任务上，优于现有的专用视频深度估计器和高性能单帧模型。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为RollingDepth的视频深度估计方法，该方法利用单图潜在扩散模型（LDM）将单目视频片段转换为3D场景，为视频的每一帧推断密集的深度信息。与直接将单图深度估计器应用于视频每一帧的做法不同，RollingDepth考虑了时间连续性，避免了闪烁问题，并能应对相机运动引起的深度范围突变。该方法无需构建在视频基础模型之上，而是通过（i）从单图LDM导出的多帧深度估计器，将短视频片段映射到深度片段；（ii）基于优化的鲁棒配准算法，将以不同帧率采样的深度片段组装成一致的视频。RollingDepth能够高效处理包含数百帧的长视频，并提供比专用视频深度估计器和高性能单帧模型更准确的深度视频。
🔬 方法详解
问题定义：视频深度估计旨在从单目视频中推断每一帧的深度信息，将2D视频转换为3D场景。现有方法，如直接将单图深度估计器应用于视频帧，忽略了视频帧之间的时间连续性，导致深度估计结果出现闪烁，并且难以应对相机运动带来的深度范围突变。而基于视频基础模型的方法，则面临训练和推理成本高昂、3D一致性不佳以及输出长度受限等问题。
核心思路：RollingDepth的核心思路是将单图潜在扩散模型（LDM）转化为视频深度估计器。它没有直接构建在复杂的视频模型之上，而是巧妙地利用了单图LDM强大的单帧深度估计能力，并通过多帧处理和优化配准来保证时间一致性。这种方法降低了计算成本，同时提高了深度估计的准确性和鲁棒性。
技术框架：RollingDepth的整体框架包含两个主要模块：（1）多帧深度估计器：该模块基于单图LDM，将短视频片段（通常是三帧）映射到对应的深度片段。这个过程利用了相邻帧的信息，提高了深度估计的准确性。（2）鲁棒配准算法：该模块负责将以不同帧率采样的深度片段组装成一个一致的视频。它通过优化算法，最小化片段之间的不一致性，从而保证了视频深度的时间连续性。
关键创新：RollingDepth的关键创新在于它将单图LDM成功地应用于视频深度估计，并设计了一种有效的多帧处理和配准策略。与现有方法相比，RollingDepth不需要复杂的视频模型，降低了计算成本，同时通过考虑时间连续性，提高了深度估计的准确性和鲁棒性。
关键设计：多帧深度估计器通过微调单图LDM来实现，使其能够处理短视频片段并输出对应的深度片段。鲁棒配准算法采用基于优化的方法，通过最小化深度片段之间的差异来保证时间一致性。具体的损失函数可能包括深度差异、梯度差异等。此外，帧率的选择也是一个重要的设计参数，需要在计算成本和时间一致性之间进行权衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RollingDepth在长视频深度估计任务上取得了显著的性能提升。与现有的专用视频深度估计器和高性能单帧模型相比，RollingDepth能够生成更准确、更稳定的深度视频。具体而言，RollingDepth在多个benchmark数据集上取得了state-of-the-art的结果，并且能够处理包含数百帧的长视频，展示了其高效性和可扩展性。
🎯 应用场景
RollingDepth在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人更好地理解周围环境的3D结构，从而实现更安全、更智能的导航。在自动驾驶领域，准确的深度信息对于障碍物检测和路径规划至关重要。在VR/AR领域，RollingDepth可以用于创建更逼真的3D场景，提升用户体验。此外，该方法还可以应用于电影制作、游戏开发等领域。
📄 摘要（原文）
Video depth estimation lifts monocular video clips to 3D by inferring dense depth at every frame. Recent advances in single-image depth estimation, brought about by the rise of large foundation models and the use of synthetic training data, have fueled a renewed interest in video depth. However, naively applying a single-image depth estimator to every frame of a video disregards temporal continuity, which not only leads to flickering but may also break when camera motion causes sudden changes in depth range. An obvious and principled solution would be to build on top of video foundation models, but these come with their own limitations; including expensive training and inference, imperfect 3D consistency, and stitching routines for the fixed-length (short) outputs. We take a step back and demonstrate how to turn a single-image latent diffusion model (LDM) into a state-of-the-art video depth estimator. Our model, which we call RollingDepth, has two main ingredients: (i) a multi-frame depth estimator that is derived from a single-image LDM and maps very short video snippets (typically frame triplets) to depth snippets. (ii) a robust, optimization-based registration algorithm that optimally assembles depth snippets sampled at various different frame rates back into a consistent video. RollingDepth is able to efficiently handle long videos with hundreds of frames and delivers more accurate depth videos than both dedicated video depth estimators and high-performing single-frame models. Project page: rollingdepth.github.io.