与V1 相比，该版本通过三个关键实践产生更复杂、更稳健的深度预测：
1）用合成图像替换所有标记的真实图像。
2）扩展教师模型的能力。
3）通过桥梁向学生模型教授大规模伪标记真实图像。
与基于稳定扩散的最先进模型相比，V2 模型在效率（超过10 倍）和准确性方面均显示出显着改进。
Github:https://github.com/DepthAnything/Depth-Anything-V2
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