Un avance en inteligencia artificial permite a los teléfonos ver la profundidad casi como lo hacen los ojos humanos. Investigadores han desarrollado una técnica que combina dos modelos potentes que actúan como dos ojos: uno con capacidad para entender la escena en su conjunto y otro especializado en captar detalles finos. Estos modelos se comunican mediante indicaciones de lenguaje sencillas en un enfoque conocido como coarse to fine o de grueso a fino, similar a un pintor que primero traza el contorno general y después añade pinceladas detalladas para dar volumen.

La propuesta titulada Agregación de características de grano híbrido con orientación de lenguaje de grueso a fino para la estimación de profundidad monocular auto supervisada utiliza modelos como CLIP para la comprensión global y DINO para la representación local. Al fusionar estas representaciones y guiar el proceso con señales de lenguaje, el sistema aprende a estimar la distancia y la estructura 3D a partir de una sola imagen sin necesidad de sensores adicionales ni datos de profundidad etiquetados. El resultado es una mejora notable en precisión y coherencia espacial frente a métodos anteriores.

Las aplicaciones prácticas son amplias: cámaras de teléfonos que convierten fotos planas en escenas en 3D más realistas, drones que perciben el entorno con mayor seguridad y vehículos autónomos con una estimación de profundidad más robusta en condiciones variadas. Esta técnica reduce la dependencia de hardware especializado y abre la puerta a experiencias inmersivas en dispositivos cotidianos.

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Este avance en estimación de profundidad monocular es un ejemplo claro de cómo las técnicas híbridas y la orientación por lenguaje están cambiando el panorama tecnológico. En Q2BSTUDIO estamos listos para llevar estas innovaciones a su proyecto, desarrollando soluciones a medida que combinan investigación avanzada con implementación práctica y segura.