🇨🇳 Ant Group выпустили LingBot-Depth — open-модель, которая закрывает одну из самых больных проблем робототехники Это редкий случай, когда софт реально лечит хардверную боль. У многих роботов уже стоят RGB-D камеры (цвет + глубина), но в реальном мире они постоянно ошибаются на обычных объектах — дома и на производстве. Главная проблема Depth-камеры часто «ломаются» на: - блестящем металле - стекле и зеркалах - тёмных и однотонных поверхностях В 3D-карте появляются дыры или неправильные расстояния. Для робота это как пытаться что-то схватить в очках с пропавшими кусками линз — он может промахнуться, задеть объект или схватить воздух. Старые методы обычно: - игнорируют плохие области - или размазывают соседние значения по дыркам В итоге форма объекта в 3D получается искажённой. Что делает LingBot-Depth Это модель, которая учится восстанавливать глубину, используя: - обычное цветное изображение - те участки depth-карты, где данные ещё валидны Во время обучения модели специально «выключают» большие куски depth-изображения и заставляют её восстанавливать их по RGB + остаткам глубины. Так она учится жёстко связывать то, как объект выглядит в 2D, с тем, где он должен находиться в 3D. Ключевой момент — сохранение метрического масштаба. Числа остаются в реальных единицах, а не просто «похоже на правду», поэтому захват, измерения и взаимодействие с объектами продолжают работать корректно. Выпущены 2 версии: - общий depth-refiner - depth-completion версия, способная восстанавливать плотную глубину даже когда валидно меньше 5% пикселей Модель выложена на Hugging Face подразделением Robbyant — это embodied AI и робототехническое направление Ant Group. github.com/Robbyant/lingbot-depth