DA-2

DA-2

在浏览器演示里运行 DA^2 深度模型，它是 Depth Anything in Any Direction 的官方演示。适合想不做任何配置就试用深度估计的研究者和开发者。

由 haodongli 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：DA-2 是 DA^2 的官方演示，DA^2 是一个深度模型，标题为 Depth Anything in Any Direction。这个 Space 让你在浏览器里试用该模型。一个同名的模型和一个同名的数据集 haodongli/DA-2 与它相关联。

适合谁：适合研究或基于深度估计做开发的人，想在读代码之前先看看这个模型的运行效果。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
研究 | 计算机视觉研究者 | 用自己的图片试这个模型 | 运行演示并查看深度结果
软件 | 想给应用加入深度能力的开发者 | 判断模型是否适合自己的需求 | 测试几个示例输入
教育 | 计算机视觉的学生 | 了解深度估计会产生什么 | 打开演示并试一张图片

如果你不处理图像或深度，可以跳过它，因为这个 Space 只做一件事。

用在哪里：

• 网页浏览器：打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面，无需安装任何东西
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux：用你下载的副本运行

用例 | 谁用 | 得到什么
试用模型 | 研究人员 | 你添加的图片的深度结果
检查环境 | 开发者 | 你电脑上一份能运行的演示副本

如何设置：

• 你电脑上的 Python
• requirements.txt 里列出的 Python 包
• huggingface_hub 包，它提供 hf 命令

1. 安装 huggingface_hub 包。
2. 用 hf 命令下载这个 Space。
3. 进入下载好的文件夹。
4. 安装指定版本的 Gradio。
5. 安装 requirements.txt 里的包。
6. 用 Python 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download haodongli/DA-2 --repo-type space --local-dir DA-2
cd DA-2
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：在浏览器里打开这个 Space 的页面，或者用下面的命令启动你自己的副本。然后在界面里添加一张图片，查看它返回的结果。

python app.py

示例：你往演示里添加一张图片并运行。应用会返回这张图片的深度结果，让你判断模型如何理解这个场景。

新手与专家：如果你刚接触深度估计，先打开页面，试一张你很熟悉的图片。把模型返回的结果和场景里的远近对比一下。

如果你懂这个领域，这个 Space 是 DA^2 模型的 Gradio 前端。仓库里有 app.py、一个 configs 文件夹和一个 da2 包。这个 Space 在 Hugging Face 上设置为 GPU 硬件，所以本地副本想跑得快可能需要一块够强的显卡。

你在 Gradio 界面里添加图片
app.py 把它交给 DA^2 模型
模型估计深度
结果显示在页面上

注意事项：

• 许可证：Space 标注的是 apache-2
• 运行成本：来源没有提到
• 触及的数据：你添加的图片，以及 Space 里的模型和文件
• 不适合：来源没有描述的用途，因为 README 只有一行，介绍的是官方演示

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：49
• 构建方式：gradio
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/haodongli/DA-2
• 文件：https://huggingface.co/spaces/haodongli/DA-2/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。