StereoCrafter是专注于2D视频立体化的AI工具，依托深度估计与扩散模型技术，可将电影、Vlog、动画等任意单目视频转化为沉浸式立体3D内容，支持3D眼镜、Apple Vision Pro等多类设备观看。其核心流程包含视频深度提取、基于splatting的右视图生成及立体视频修复，生成的3D视频在保持高保真度的同时，可输出红蓝、VR左右等多种格式。适用于影视制作、虚拟现实、在线教育等场景，以低成本实现专业级3D内容生产，推动数字媒体体验升级。
StereoCrafter是由腾讯AI实验室开发的开源框架，专为解决2D视频立体化需求而设计。其技术路径分为三个核心环节：首先通过DepthCrafter等模型提取视频深度信息，建立空间坐标；其次利用splatting技术将左视图像素投射至右视角，生成带遮挡掩码的变形视频；最后基于改进的Stable Video Diffusion模型进行立体视频修复，填补遮挡区域并优化时序一致性。该框架支持输入视频分辨率自适应处理，通过自回归建模与分块扩散技术，实现长视频与高分辨率内容的高效生成，为3D显示设备提供高质量内容源。
- 环境配置：安装Python 3.8及CUDA 11.8环境，克隆GitHub仓库并安装依赖库。
- 模型下载：从Hugging Face获取深度估计模型（如DepthCrafter）与立体视频修复模型，确保文件路径正确。
- 视频输入：将待转换的2D视频导入工具，支持MP4、MOV等主流格式，分辨率建议≥1080P。
- 参数设置：
- 在界面调整深度感知强度、视差范围等参数；
- 选择输出格式（如VR左右格式）与分辨率。
- 生成与导出：执行生成命令，处理完成后导出3D视频，可直接在3D设备播放或用于VR内容开发。
- 影视制作升级：将经典2D影片转为3D版本，通过家庭3D电视或VR头显提升观影沉浸感，如《阿凡达》等作品的立体化修复。
- 虚拟现实内容开发：为VR游戏、虚拟旅游等场景提供高保真3D视频素材，增强用户空间临场感。
- 教育内容创新：将教学视频转化为立体形式，帮助学生直观理解物理实验、历史场景等抽象概念。
- 广告营销突破：品牌通过3D广告视频在社交媒体或线下体验店吸引用户，提升传播效果与记忆度。
- 动画创作增效：动画工作室可快速将2D动画转为3D版本，降低立体内容制作成本与技术门槛。
- 内容创作者：自媒体人、Vlog博主通过立体化视频增强作品吸引力，尤其适合科技测评、旅行记录等题材。
- 游戏开发者：中小型团队将2D过场动画转为3D，提升游戏视觉表现，适配VR设备拓展玩法。
- 教育从业者：教师与在线教育平台制作立体教学视频，帮助学生建立空间认知，如生物解剖、地理地貌展示。
- 影视后期人员：剪辑师与调色师利用工具快速实现2D素材立体化，为项目增加差异化竞争力。
- 技术研究者：AI领域开发者基于开源代码进行模型优化，探索视频立体化与扩散模型结合的新方向。
- 技术领先性：全球首个实现长视频高保真立体化的开源方案，解决传统方法中画面断裂、遮挡失真等问题。
- 低成本投入：无需专业3D拍摄设备，仅需普通2D视频即可生成3D内容，成本不足传统CGI的5%。
- 多设备兼容：生成视频适配主流3D显示设备，包括Apple Vision Pro、Meta Quest系列及家庭3D电视。
- 灵活可扩展：开源架构允许开发者根据需求定制功能，如集成至视频编辑软件实现流水线作业。
- 高兼容性：支持从手机拍摄的低分辨率视频到4K电影级素材的全尺寸输入，自适应优化处理流程。
