Marigold Normals Lcm V0 1

🚀 金盞花法線LCM v0 - 1模型卡片

本模型可用於從單張圖像進行單目法線估計，藉助潛在一致性蒸餾方法，為圖像分析提供了高效且精準的解決方案。

🚀 快速開始

此模型已棄用，請使用新的 金盞花法線v1 - 1模型。

使用模型的途徑

• 在線演示：可在交互式的 Hugging Face Spaces演示 中體驗，查看模型對示例圖像的處理效果，也可以上傳自己的圖像。
• 代碼調用：結合 diffusers，只需幾行代碼即可計算結果。
• 深入研究：訪問 官方代碼庫 深入瞭解模型原理。

✨ 主要特性

本模型基於潛在一致性蒸餾方法，從 marigold-normals-v0-1 模型 微調而來，相關研究成果發表在以下論文中：

• CVPR'2024論文，標題為 "Repurposing Diffusion-Based Image Generators for Monocular Depth Estimation"
• 期刊擴展版，標題為 "Marigold: Affordable Adaptation of Diffusion-Based Image Generators for Image Analysis"

📚 詳細文檔

模型詳情

引用方式

@misc{ke2025marigold,
  title={Marigold: Affordable Adaptation of Diffusion-Based Image Generators for Image Analysis},
  author={Bingxin Ke and Kevin Qu and Tianfu Wang and Nando Metzger and Shengyu Huang and Bo Li and Anton Obukhov and Konrad Schindler},
  year={2025},
  eprint={2505.09358},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CV}
}

@InProceedings{ke2023repurposing,
  title={Repurposing Diffusion-Based Image Generators for Monocular Depth Estimation},
  author={Bingxin Ke and Anton Obukhov and Shengyu Huang and Nando Metzger and Rodrigo Caye Daudt and Konrad Schindler},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2024}
}

📄 許可證

本模型採用 Apache許可證2.0版本。