LBM Depth

🚀 深度推定のための潜在ブリッジマッチング ✨

潜在ブリッジマッチング（LBM）は、LBM: Latent Bridge Matching for Fast Image-to-Image Translationで提案された新しい、汎用性が高く拡張性のある手法です。この手法は、潜在空間でのブリッジマッチングに依存して、高速な画像間変換を実現します。 このモデルは、与えられた入力画像から深度マップを推定するように訓練されています。 画像の再照明に関するライブデモと公式のGithubリポジトリもご覧ください。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まず次のコマンドを実行して関連するlbmライブラリをインストールする必要があります。

pip install git+https://github.com/gojasper/LBM.git

次に、入力画像に対してモデルを使用して推論を行うことができます。

import torch
from PIL import Image
from lbm.inference import evaluate, get_model

# モデルをロードする
model = get_model(
  "jasperai/LBM_relighting",
  torch_dtype=torch.bfloat16,
  device="cuda",
)

# ソース画像をロードする
source_image = Image.open("your_image")

# 推論を実行する
output_image = evaluate(model, source_image, num_sampling_steps=1)

📊 評価指標

このモデルは、以下の評価指標を達成しています。

📄 ライセンス

このコードは、Creative Commons BY - NC 4.0ライセンスの下で公開されています。

引用

この研究が役に立った場合や、あなたの研究で使用した場合は、以下のように引用してください。

@article{chadebec2025lbm,
      title={LBM: Latent Bridge Matching for Fast Image-to-Image Translation}, 
      author={Clément Chadebec and Onur Tasar and Sanjeev Sreetharan and Benjamin Aubin},
      year={2025},
      journal = {arXiv preprint arXiv:2503.07535},
}