Marigold

基于扩散模型的单目深度估计新方法

Marigold项目开发了一种基于扩散模型的单目深度估计方法。该方法利用Stable Diffusion中的视觉知识，通过合成数据微调，实现了对未见数据的零样本迁移。Marigold不仅提供了高精度的深度估计结果，还包含快速推理版本，为计算机视觉领域提供了新的研究方向。

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depth-anything-small-hf - 基于大规模无标注数据的先进深度估计模型

Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计视觉模型零样本学习

Depth Anything是一款基于DPT架构和DINOv2骨干网络的创新深度估计模型。通过对约6200万张图像的训练，该模型在相对和绝对深度估计领域均实现了突破性成果。它不仅支持零样本深度估计，还能适应多样化的场景图像。研究人员和开发者可以通过简洁的pipeline或灵活的自定义类，轻松实现高精度的图像深度估计。

dpt-hybrid-midas - 基于Vision Transformer的单目深度估计模型

DPT-HybridGithubHuggingfaceVision Transformer单目深度估计开源项目模型深度估计计算机视觉

DPT-Hybrid-MiDaS是一款基于Vision Transformer的单目深度估计模型。该模型在140万张图像上训练，利用ViT-hybrid作为主干网络，支持零样本深度估计。在多个数据集上，DPT-Hybrid-MiDaS展现出优于传统方法的性能。这一开源模型为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了有力工具，可用于进一步的微调和应用开发。

diffseg - 基于稳定扩散的零样本图像分割方法

DiffSegGithubStable Diffusion开源项目无监督学习注意力机制零样本分割

DiffSeg是一种利用稳定扩散模型注意力信息的无监督零样本图像分割方法。这个开源项目实现了DiffSeg算法，并提供环境设置指南、运行说明和基准测试。DiffSeg在CoCo-Stuff-27和Cityscapes数据集上表现出色，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。特别适合研究无监督学习和零样本学习的专业人士，以及需要高效、灵活图像分割方案的研究人员和开发者。

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。

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。

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。

zero123-diffusers - 单图转3D模型的AI技术突破

3D对象GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能图像生成开源项目模型研究模型

Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展，实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术，该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进，但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎，确保符合伦理标准。

DiffusionLight - 扩散模型生成镀铬球实现单图像光照估计

Chrome BallDiffusionLightGithub光照估计开源项目扩散模型环境图

DiffusionLight项目提出一种新颖的单图像光照估计技术，通过扩散模型在输入图像中渲染镀铬球。该方法利用大规模图像数据训练的扩散模型，发现镀铬球外观与初始噪声图的关系，并通过LoRA微调实现HDR光照估计。这一技术克服了现有方法在实际场景中的局限性，在多样化环境中展现出优异的光照估计效果和泛化能力。

Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总

Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率

gmflow - 利用全球匹配提高光流估计的准确性与效率

GMFlowGithub光流估计全局匹配开源项目高效率高精度

GMFlow将光流重新定义为全球匹配问题，简化了光流估计流程。它提供灵活的模块化设计，可以轻松构建定制模型，并在高端GPU上显著加速。该项目在Sintel基准测试中表现出高准确性和效率，预训练模型适用于FlyingChairs、FlyingThings3D和KITTI等数据集。新更新扩展了GMFlow至立体和深度任务，并提供更多速度和准确性的选择。

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