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lotus-depth-g-v1-0

新一代视觉深度预测与密集估计模型

Lotus是一个开源的视觉基础模型,主要用于图像深度估计和密集预测任务。该项目提供完整的模型实现和在线演示平台,可应用于3D场景重建、深度感知等计算机视觉领域。模型采用Apache-2.0许可协议发布,支持学术研究和商业应用开发。

lotus-normal-g-v1-0 - 基于扩散原理的高精度视觉预测模型
GithubHuggingfaceLotus密集预测开源项目扩散模型模型深度学习视觉基础模型
Lotus是EnVision Research团队开发的视觉基础模型,采用扩散模型技术实现高精度的视觉预测功能。该项目已在arXiv发表论文,并开源了完整代码库。通过在线演示平台,开发者可以体验其在计算机视觉领域的实际应用效果。
lotus-normal-d-v1-0 - 视觉预测领域的高品质扩散模型
GithubHuggingFaceHuggingfaceLotus开源项目扩散模型模型视觉基础模型高质量预测
Lotus系列中的视觉基础模型,专注于高精度与密集预测任务。通过创新的扩散技术,显著提升视觉预测的精度和质量,在科研领域拥有广泛的应用潜力。该项目是Lotus官方模型家族的一部分,采用先进的扩散技术以提高视觉预测的效果,适用于多种高难度的密集预测任务。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型,基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品,该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍,且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断,可用于各种计算机视觉应用场景。
marigold-depth-lcm-v1-0 - 基于扩散技术的单目深度估计模型实现零样本迁移
GithubHuggingfaceMarigold单目深度估计图像生成开源项目扩散模型模型深度估计
Marigold-depth-lcm-v1-0是一个创新的单目深度估计模型,基于扩散技术开发。该模型利用Stable Diffusion的视觉知识,通过合成数据微调,实现了对未见数据的零样本迁移能力。在单目深度估计任务中,Marigold展现出优异性能,为计算机视觉领域提供了新的深度估计解决方案。这一成果不仅推动了单目深度估计技术的发展,还展示了扩散模型在此领域的巨大潜力。
Depth-Anything-V2-Base - 更快更精细的单目深度估计模型
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
Depth-Anything-V2是一款先进的单目深度估计模型,由595K合成标记图像和62M+真实未标记图像训练而成。它在细节表现、鲁棒性和效率上都超越了V1版本,处理速度比基于SD的模型快10倍。采用ViT-B架构,该模型为计算机视觉领域提供了高效的深度预测工具,尤其适用于需要精确深度信息的应用场景。
Depth-Anything-V2-Large - 单目深度估计新突破:高精度细节与高效性能的完美平衡
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。该模型通过595K合成标记图像和62M+真实未标记图像的训练,在细节精度和鲁棒性方面超越了前代版本。与基于SD的模型相比,它不仅更加高效和轻量,处理速度提升了10倍,还在预训练基础上展现出优秀的微调能力。这一模型为计算机视觉领域提供了性能卓越的深度估计解决方案。
depth_anything_vitl14 - 先进的计算机视觉深度估计开源框架
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
depth_anything_vitl14是一个深度估计模型框架,专注于从单张图像中提取深度信息。该框架采用大规模无标记数据训练方式,具备完整的模型部署文档和Python接口。开发者可通过简单的代码调用实现图像深度估计,项目同时提供在线演示平台和技术文档支持。
marigold-depth-v1-0 - 基于扩散模型的单目深度估计新方法
GithubHuggingfaceMarigold单目深度估计图像生成器开源项目扩散模型模型零样本迁移
Marigold是一种新型单目深度估计模型,利用Stable Diffusion等现代生成图像模型中的视觉知识。该模型通过合成数据微调,实现了对未知数据的零样本迁移,在单目深度估计任务中达到了领先水平。Marigold不仅展示了扩散模型在计算机视觉领域的应用潜力,还为深度估计技术的研究提供了有力工具。
Depth-Anything - 大规模无标注数据驱动的强大单目深度估计模型
Depth AnythingGithub人工智能图像处理开源项目深度估计计算机视觉
Depth Anything是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。它利用150万标注图像和6200万无标注图像进行训练,提供小型、中型和大型三种预训练模型。该模型不仅支持相对深度和度量深度估计,还可用于ControlNet深度控制、场景理解和视频深度可视化等任务。在多个基准数据集上,Depth Anything的性能超越了此前最佳的MiDaS模型,展现出优异的鲁棒性和准确性。
Depth-Anything-V2-Large-hf - 高效精准的单目深度估计AI模型
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large-hf是一个基于DPT架构和DINOv2骨干网络的单目深度估计模型。通过大规模合成和真实图像训练,该模型在深度估计精度和效率上取得了显著进展。它提供更细腻的深度细节,具有更强的鲁棒性,同时比基于稳定扩散的模型效率提高10倍。作为计算机视觉领域的有力工具,该模型可应用于零样本深度估计等多种任务。
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