在计算机视觉领域，深度估计和三维空间重建一直是极具挑战性的任务。随着人工智能技术的不断发展，研究人员一直在探索更高效、更准确的解决方案。近期，字节跳动Seed团队推出的Depth Anything 3（DA3）模型，以其创新的单一Transformer架构和“深度-射线”表征法，为这一领域带来了新的突破。
一、项目概述
Depth Anything 3（DA3）是字节跳动Seed团队推出的一种视觉空间重建模型，能够从任意数量的视觉输入（包括单张图片、多视角图像或视频流）中恢复出三维空间的几何结构。该模型采用单一的Transformer架构，无需复杂的多任务训练或定制化架构设计，通过“深度-射线”表征法，实现了从单目深度估计到多视角几何重建的统一。
二、核心功能
（一）多视角空间重建
DA3能够处理从单目到多视角的各种输入场景，生成一致的三维空间几何结构，适用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域。
（二）相机姿态估计
模型可以准确估计输入图像的相机姿态，即使在没有已知相机参数的情况下，也能实现高精度的三维重建。
（三）单目深度估计
DA3在单目深度估计任务上表现出色，能够从单张图像中预测出像素级的深度信息，为三维场景理解提供基础支持。
（四）新视角合成
通过与3D高斯渲染技术结合，DA3能够生成从未知视角观察的高质量图像，适用于虚拟现实和增强现实中的视角渲染任务。
（五）高效推理与部署
DA3的简洁架构设计使其在推理速度和资源消耗上具有显著优势，能够快速处理大规模场景，适用于移动端和嵌入式设备的部署。
三、技术揭秘
（一）单一Transformer架构
DA3采用单一的Transformer模型（如DINOv2）作为基础架构，无需复杂的定制化设计。Transformer的自注意力机制能够灵活处理任意数量的输入视图，动态交换跨视图信息，实现高效的全局空间建模。
（二）深度-射线表征法
DA3提出一种“深度-射线”表征法，通过预测深度图和射线图来完整描述三维空间。深度图提供像素到相机的距离，射线图描述像素在三维空间中的投影方向。这种表征方式自然解耦了空间几何与相机运动，简化了模型输出，同时提高了精度和效率。
（三）输入自适应的跨视图自注意力机制
DA3引入输入自适应的跨视图自注意力机制，通过动态重排输入视图的token，实现高效的跨视图信息交换。这种机制使模型能灵活处理从单目到多视图的各种输入场景。
（四）双DPT头设计
为联合预测深度和射线图，DA3设计了双DPT头结构。两个预测头共享特征处理模块，在最终融合阶段分别优化深度和射线图的输出，增强两个任务之间的交互和一致性。
（五）教师-学生训练范式
DA3采用教师-学生训练范式，通过在合成数据上训练的教师模型生成高质量的伪标签，为学生模型提供更准确的监督。
四、应用场景
（一）自动驾驶
DA3能够从车辆摄像头拍摄的多视角图像中快速重建三维环境，帮助自动驾驶系统更准确地感知周围物体的距离和位置，提升决策的可靠性和安全性。
（二）机器人导航
通过实时重建环境的三维结构，DA3能够为机器人提供精确的地形和障碍物信息，支持其在复杂环境中进行高效导航和路径规划。
（三）虚拟现实（VR）和增强现实（AR）
DA3可以将现实场景快速转换为高精度的三维模型，用于虚拟现实中的场景重建或增强现实中的虚拟物体融合，提升用户的沉浸感。
（四）建筑测绘与设计
DA3能够从建筑场景的多视角图像中重建出详细的三维点云，为建筑测绘、室内设计和虚拟建筑漫游提供高效的数据支持。
（五）文化遗产保护
DA3可以重建历史建筑或文物的三维结构，便于进行数字化保护、修复研究及虚拟展示，帮助文化遗产的传承和推广。
五、快速使用
（一）环境准备
确保已安装Python和PyTorch等基础环境。通过以下命令安装DA3所需的依赖包：
pip install torch>=2 torchvisionpip install -e . # Basicpip install -e ".[gs]" # Gaussians Estimation and Renderingpip install -e ".[app]" # Gradio, python>=3.10pip install -e ".[all]" # ALL
（二）模型加载与推理
以加载预训练的`DA3NESTED-GIANT-LARGE`模型为例，进行基本的深度和相机姿态估计：
import globimport osimport torchfrom depth_anything_3.api import DepthAnything3device = torch.device("cuda")model = DepthAnything3.from_pretrained("depth-anything/DA3NESTED-GIANT-LARGE")model = model.to(device=device)example_path = "assets/examples/SOH"images = sorted(glob.glob(os.path.join(example_path, "*.png")))prediction = model.inference(images)# 输出预测结果print(prediction.depth.shape) # 深度图的形状print(prediction.extrinsics.shape) # 相机外参的形状
（三）命令行工具使用
DA3提供强大的命令行工具，支持批量处理和多种输出格式。例如，使用CLI进行视频处理并导出为glb格式：
export MODEL_DIR=depth-anything/DA3NESTED-GIANT-LARGEexport GALLERY_DIR=workspace/gallerymkdir -p $GALLERY_DIRda3 video assets/examples/robot_unitree.mp4 \--fps 15 \--export-dir ${GALLERY_DIR}/TEST_BACKEND/robo \--export-format glb-feat_vis \--feat-vis-fps 15 \--process-res-method lower_bound_resize \--export-feat "11,21,31"
（四）Web UI可视化
DA3还提供了一个基于Gradio的Web UI，用户可以通过浏览器直观地查看模型的输入和输出结果，方便进行模型调试和结果比较。
六、结语
Depth Anything 3作为字节跳动Seed团队在视觉空间重建领域的最新成果，以其创新的技术架构和卓越的性能，为相关应用提供了强大的技术支持。其单一Transformer架构和“深度-射线”表征法的结合，不仅简化了模型设计，还显著提高了模型的效率和精度。无论是自动驾驶、机器人导航，还是虚拟现实等领域的开发者，都可以从DA3中受益，快速实现高精度的三维空间重建。
项目地址
项目官网：https://depth-anything-3.github.io/
GitHub仓库：https://github.com/ByteDance-Seed/depth-anything-3
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2511.10647
在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/depth-anything/depth-anything-3
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