Depth Anything Large Hf

🚀 Depth Anything Large HF（Transformers.js対応版）

このプロジェクトは、LiheYoung/depth - anything - large - hfモデルをONNXウェイトでTransformers.jsと互換性を持たせたものです。深度推定をWeb環境で行うことができます。

🚀 クイックスタート

https://huggingface.co/LiheYoung/depth-anything-large-hf のモデルをONNXウェイトで使用し、Transformers.jsと互換性を持たせています。

📦 インストール

まだインストールしていない場合は、Transformers.js JavaScriptライブラリをNPMから以下のコマンドでインストールできます。

npm i @xenova/transformers

💻 使用例

基本的な使用法

例: Xenova/depth-anything-large-hf を使用した深度推定。

import { pipeline } from '@xenova/transformers';

// Create depth-estimation pipeline
const depth_estimator = await pipeline('depth-estimation', 'Xenova/depth-anything-large-hf');

// Predict depth map for the given image
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/bread_small.png';
const output = await depth_estimator(url);
// {
//   predicted_depth: Tensor {
//     dims: [350, 518],
//     type: 'float32',
//     data: Float32Array(181300) [...],
//     size: 181300
//   },
//   depth: RawImage {
//     data: Uint8Array(271360) [...],
//     width: 640,
//     height: 424,
//     channels: 1
//   }
// }

高度な使用法

出力を可視化するには、以下のコードを使用します。

output.depth.save('depth.png');

⚠️ 重要提示

ONNXウェイト用に別のリポジトリを用意するのは、WebMLがもっと普及するまでの一時的な解決策です。モデルをWeb対応にする場合は、🤗 Optimum を使ってONNXに変換し、このリポジトリのように構成することをおすすめします（ONNXウェイトは onnx というサブフォルダに配置します）。

📄 モデル情報