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

模型扩散模型图像生成 Github 深度估计 Marigold 单目深度估计开源项目 Huggingface

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。

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介绍相关项目

stable-diffusion - 基于Habana Gaudi处理器实现高性能AI图像生成方案

GPU加速GithubHabanaHuggingfaceStable Diffusion人工智能开源项目模型混合精度训练

Stable Diffusion模型在Habana Gaudi处理器上的优化配置方案。该方案集成了Hugging Face生态系统，支持高效的模型训练和部署，可在单处理器或多处理器环境下运行，适用于需要高性能图像生成的应用场景。

Depth-Anything-V2-Base-hf - 高效精细的单目深度估计模型提供稳健性能

Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络模型计算机视觉

Depth-Anything-V2-Base-hf是一个基于transformers库的单目深度估计模型。该模型通过大规模合成和真实图像训练，相比V1版本提供更细致的细节和更强的稳健性。它比基于SD的模型效率高10倍且更轻量化，在预训练基础上展现出色的微调性能。模型采用DPT架构和DINOv2骨干网络，适用于零样本深度估计等任务，在相对和绝对深度估计方面表现优异。

dpt-large - 基于视觉变换器的高精度单目深度估计模型

DPT-LargeGithubHuggingface单目深度估计密集预测开源项目模型视觉变换器计算机视觉

DPT-Large是一种基于视觉变换器的密集预测模型，专门用于单目深度估计。该模型在140万张图像上训练，具有优秀的零样本迁移能力。DPT-Large使用ViT作为主干网络，并增加了特定的颈部和头部结构，能够精确估计图像深度信息。在多项基准测试中，DPT-Large展现出优异性能，为计算机视觉领域的深度估计任务提供了有力支持。

zero123-xl-diffusers - 基于单张图像的零样本3D对象生成模型

GithubHuggingfaceZero-1-to-3偏见安全模块开源项目模型生成模型研究用途

zero123-xl-diffusers是一个开源的3D对象生成模型，通过零样本学习技术将单张图像转换为3D对象。模型基于Stable Diffusion架构，使用Objaverse数据集训练，主要应用于研究、教育和艺术创作领域。模型集成了安全检查功能，可有效过滤不当内容。目前在文字渲染和人脸生成方面仍有待改进，但为3D内容创作提供了新的技术方案。

zoedepth-nyu-kitti - 基于DPT框架的深度估计神经网络

GithubHuggingfaceZoeDepth图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉

ZoeDepth-nyu-kitti是一个基于DPT框架开发的深度估计模型，通过NYU和KITTI数据集进行微调。该模型结合相对深度和度量深度估计方法，可输出实际度量值的深度数据，支持零样本单目深度估计应用。模型提供pipeline API接口，便于集成使用。通过扩展DPT框架的功能，实现了从相对深度到度量深度的转换。

glpn-nyu - 全球-局部路径网络在单目深度估计中的应用

GLPNGithubHuggingface使用限制单目深度估计开源项目愿景模型模型描述

GLPN模型利用SegFormer作为基础结构，并在NYUv2数据集进行微调，以实现单目深度估计。基于Kim等人的研究，GLPN通过轻量级模块提升深度预测能力，适用于多个深度感知应用场景，帮助增强计算机视觉系统的环境理解能力。

Make-It-3D - 单图生成高逼真3D模型

3D重建GithubICCV 2023Make-It-3D单张图像开源项目高保真

Make-It-3D项目利用训练良好的2D扩散模型，从单个图像生成高质量3D内容。方法采用两阶段优化流程，先优化神经辐射场整合正视图和新视角的扩散先验，后将粗略模型转化为纹理点云并提升现实感。实验显示，该方法在视觉质量和重建准确性上大幅领先，并支持文本到3D创建和纹理编辑等应用。

cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法

CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑

该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子，并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像，利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南，包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容，通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。

mar - 创新自回归图像生成方法

GithubMAR图像生成开源项目深度学习自回归模型计算机视觉

MAR是一个开源项目，专注于自回归图像生成。它独创性地避免使用向量量化，在ImageNet 256x256数据集上实现了1.55的FID-50K分数。项目提供完整的PyTorch实现、预训练模型、在线演示和实验脚本。MAR通过创新设计，在不牺牲生成质量的前提下，显著提升了模型效率。

stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术

GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉

Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。

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