ComfyUI Depth Anything 3 공식 예제

ComfyUI에서 Depth Anything 3를 사용하여 이미지 및 비디오의 단일/다중 뷰 깊이 추정 방법을 알아보세요.

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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

로컬 사용자

ComfyUI가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하세요.

• ComfyUI 다운로드
• 업데이트 가이드

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

클라우드 사용자

• 클라우드는 ComfyUI 안정판 출시 후 업데이트됩니다.

따라서 이 문서에서 핵심 노드가 누락된 것을 발견했다면, 그 이유는 새로운 핵심 노드가 아직 최신 안정판에 공개되지 않았기 때문일 수 있습니다. 다음 안정판 출시를 기다려 주세요.

ComfyUI는 이제 Depth Anything 3 노드를 기본 지원합니다. 시작하기 전에 ComfyUI를 최신 버전으로 업데이트하세요.

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모델 설치

Depth Anything 3 체크포인트를 다운로드하여 해당 ComfyUI 폴더에 저장합니다:

• Small (depth_anything_3_small.safetensors) — 가볍고 빠른 추론
• Base (depth_anything_3_base.safetensors) — 균형 잡힌 성능
• Mono-Large (depth_anything_3_mono_large.safetensors) — 단일 뷰 깊이에 최적 (하늘 감지 포함)
• Metric-Large (depth_anything_3_metric_large.safetensors) — 미터 단위의 물리적 깊이 (하늘 감지 포함)

ComfyUI/
├── models/
│   ├── geometry_estimation/
│   │   ├── depth_anything_3_small.safetensors
│   │   ├── depth_anything_3_base.safetensors
│   │   ├── depth_anything_3_mono_large.safetensors
│   │   └── depth_anything_3_metric_large.safetensors

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예제 워크플로

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Depth Anything 3: 이미지 깊이 추정

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

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

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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.

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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.

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

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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.

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모델 변형

변형	head_type	has_sky	has_confidence	camera_decoder	적합한 용도
Small	dualdpt	❌	✅	✅	빠른 추론, 모바일/엣지
Base	dualdpt	❌	✅	✅	균형 잡힌 성능
Mono-Large	dpt	✅	❌	❌	하늘 감지가 포함된 단안 깊이
Metric-Large	dpt	✅	❌	❌	미터 단위의 물리적 실제 깊이

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

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커뮤니티 리소스

• Depth Anything 3 GitHub (ByteDance-Seed): 연구 논문 및 코드
• Comfy-Org/Depth-Anything-3: 공식 ComfyUI 모델 가중치