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新一代视觉深度预测与密集估计模型

Github模型密集预测开源项目深度预测Lotus扩散模型Huggingface视觉基础模型

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。

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介绍相关项目
DepthCrafter - 生成开放世界视频的长序列一致深度估计
DepthCrafterGithubHuggingface人工智能开源项目模型深度估计视频处理计算机视觉
DepthCrafter是一个开源深度估计项目，专门为开放世界视频生成时间一致的长序列深度图。该项目无需相机姿态或光流信息，可直接处理复杂场景视频，并保留精细细节。DepthCrafter在计算机视觉和3D重建领域具有潜在应用，为视频深度估计研究开辟新方向。
dpt-beit-large-512 - BEiT架构驱动的高性能单目深度估计模型
BEiTDPTGithubHuggingfaceMiDaS单目深度估计开源项目模型计算机视觉
dpt-beit-large-512是一款基于BEiT架构的单目深度估计模型,采用512x512高分辨率在140万张图像上训练。模型能从单一图像推断详细深度信息,在多项基准测试中表现卓越。作为MiDaS v3.1系列中的佼佼者,该模型在3D重建、自动驾驶等计算机视觉任务中展现出强大的深度估计能力。
UniDepth - 单目深度测量的通用算法，兼容多种数据集
CVPR 2024GithubHugging FacePython包UniDepth开源项目深度估计
UniDepth项目提出了通用的单目深度测量方法，支持多个数据集如NYUv2、KITTI和SUN-RGBD。通过训练模型，该方法可直接从RGB图像生成深度和内参预测，无需预先深度数据。其高精度、低延迟的推理能力在多个基准测试中表现优秀。支持多种输入形状和比例，适合机器人视觉和自动驾驶等应用。
lotus - 开源定价和计费引擎 支持多样化商业模式
GithubLotus使用量计费定价基础设施开源项目订阅管理
Lotus是一个开源定价和计费引擎，支持SaaS公司部署和管理多样化的订阅模式，包括基于使用量的定价。它提供灵活的控制面板，整合多系统数据以优化定价策略。Lotus简化了计划管理，提供实验工具，并可与现有支付系统无缝集成，适用于各类商业模式。
LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。
VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型，为图像生成和理解设立新基准
GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型
VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。
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。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器，通过提高图像分辨率和优化数据集，增强了OCR和常识推理能力，适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答，提供双语功能与商业许可保障。
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