单目深度估计使用在图像-深度配对数据上训练的神经网络,从一张照片预测深度图。模型会学习人类感知深度时使用的视觉线索,包括相对大小、遮挡、纹理梯度、大气雾霾和透视汇聚。生成的深度图会为每个像素分配距离值,从而支持具备 3D 感知的编辑。常见用途包括合成散景、社交媒体视差效果、AR 对象放置以及提升 AI 分割精度。遇到头发、玻璃、反光物体、平坦纹理和不常见的拍摄角度时,准确度可能下降,因此基于深度的编辑在导出前通常需要快速检查边缘。智能手机人像模式使用深度估计将主体与背景分离,并生成实时虚化效果。
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