Skip to main content

ComfyUI Depth Anything 3 소개

Depth Anything 3 (DA3)은 ByteDance Seed의 비전 트랜스포머로, 카메라 포즈 유무와 관계없이 임의의 시각적 입력으로부터 공간적으로 일관된 기하학 정보를 복원합니다. 단일 DINO 인코더와 통합된 깊이-레이 표현을 통해 동일한 모델 패밀리로 단일 뷰 깊이, 다중 뷰 깊이, 카메라 포즈 추정 및 3D 재구성을 모두 처리합니다. 주요 기능:
  • 통합 단일/다중 뷰 깊이: 단일 또는 여러 이미지에서 깊이 추정
  • 카메라 포즈 추정: 순서 없는 이미지 세트에서 카메라 위치 복원
  • 3D 재구성: 다중 뷰 입력 지원
  • 비디오 깊이 추정: 비디오 입력에 대한 프레임별 깊이 시퀀스 생성
  • 여러 모델 변형: Small, Base, Mono/Metric Large
ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.이 가이드의 워크플로는 워크플로 템플릿에서 확인할 수 있습니다. 템플릿에서 찾을 수 없다면, 귀하의 ComfyUI가 오래된 버전일 수 있습니다.워크플로를 로드할 때 노드가 누락되는 경우, 가능한 원인:
  1. 최신 ComfyUI 버전(최신 테스트 버전(nightly))을 사용하고 있지 않음
  2. 일부 노드가 시작 시 가져오기에 실패함
ComfyUI는 이제 Depth Anything 3 노드를 기본 지원합니다. 시작하기 전에 ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요.

모델 설치

Depth Anything 3 체크포인트를 다운로드하여 해당 ComfyUI 폴더에 저장합니다:

예제 워크플로

Depth Anything 3: 이미지 깊이 추정

이미지를 하나 업로드하고 Depth Anything 3를 사용하여 깊이 맵을 생성합니다. 원본 이미지와 깊이 출력을 나란히 비교해 보세요. Depth Anything 3 이미지 깊이 추정 워크플로 미리보기

Comfy Cloud에서 실행

Comfy Cloud에서 열기

워크플로 다운로드

JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 “Depth Anything 3: Image Depth Estimation” 검색
입력 자료 이 파일을 해당 LoadImage 노드에 업로드하세요:

retro_futuristic_home.png

LoadImage 노드 85 · retro_futuristic_home.png
입력 이미지

실행 단계

  1. LoadImage: 입력 이미지 로드
  2. LoadDA3Model: Depth Anything 3 변형 선택
  3. 실행: Queue 클릭 또는 Cmd+Enter 사용
  4. 워크플로는 깊이 맵과 원본 이미지를 나란히 비교한 이미지를 출력합니다.

서브그래프 알아보기

이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 문서를 확인하여 워크플로를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 알아보세요.

Depth Anything 3: 비디오 깊이 추정

비디오를 업로드하여 프레임별 깊이 시퀀스를 생성합니다. 서브그래프 내부에서 GetVideoComponents는 입력 비디오를 프레임으로 분할하고, LoadDA3Model은 모델을 로드하며, SetVideoComponents는 깊이 프레임을 다시 비디오 출력으로 재조립합니다. Depth Anything 3 비디오 깊이 추정 워크플로 미리보기

Comfy Cloud에서 실행

Comfy Cloud에서 열기

워크플로 다운로드

JSON 다운로드 또는 템플릿 라이브러리에서 “Depth Anything 3: Video Depth Estimation” 검색
입력 자료 이 파일을 해당 LoadVideo 노드에 업로드하세요:

empty_room_assembly.mp4

LoadVideo 노드 87 · empty_room_assembly.mp4

실행 단계

  1. LoadVideo: 입력 비디오 로드
  2. 모델 선택: Small, Base, Mono-Large, Metric-Large 중에서 선택
  3. 실행: Queue 클릭 또는 Cmd+Enter 사용
  4. 워크플로는 프레임별 깊이 맵이 포함된 비디오를 출력합니다.

서브그래프 알아보기

이 워크플로는 모듈식 처리를 위해 서브그래프 노드를 사용합니다. 서브그래프 문서를 확인하여 워크플로를 사용자 정의하고 확장하는 방법을 알아보세요.

모델 변형

  • SmallBase는 신뢰도 추정과 멀티뷰 애플리케이션용 카메라 디코더 지원을 갖춘 dualdpt 헤드 타입을 사용합니다.
  • Mono-LargeMetric-Large는 하늘 감지를 지원하는 dpt 헤드 타입을 사용합니다. Metric-Large는 미터 단위의 원시 깊이를 출력합니다.

커뮤니티 리소스