Marigold Depth Lcm V1 0

🚀 金盏花深度LCM v1 - 0模型卡片

这是一个用于单目深度估计的marigold - depth - lcm - v1 - 0模型卡片，该模型可从单张图像中进行单目深度估计。它基于潜在一致性蒸馏方法，从marigold - depth - v1 - 0 [模型](https://huggingface.co/prs - eth/marigold - depth - v1 - 0)微调而来，相关内容在我们的论文中有详细描述：

• CVPR'2024论文，标题为 "Repurposing Diffusion - Based Image Generators for Monocular Depth Estimation"
• 期刊扩展，标题为 "Marigold: Affordable Adaptation of Diffusion - Based Image Generators for Image Analysis"

🚀 快速开始

• 体验交互式演示：可在[Hugging Face Spaces演示](https://huggingface.co/spaces/prs - eth/marigold)中体验，查看模型对示例图像的处理效果，也可上传自己的图像。
• 使用diffusers库：借助[diffusers](https://huggingface.co/docs/diffusers/using - diffusers/marigold_usage)，只需几行代码即可计算结果。
• 查看官方代码库：深入了解可访问我们的[官方代码库](https://github.com/prs - eth/marigold)。

✨ 主要特性

• 多途径使用：提供在线演示、代码库调用等多种使用方式。
• 基于先进方法微调：采用潜在一致性蒸馏方法进行微调，提升性能。

📚 详细文档

模型详情

引用信息

@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}
}

⚠️ 重要提示

此模型已弃用，请使用新的Marigold Depth v1 - 1模型。[点击查看](https://huggingface.co/prs - eth/marigold - depth - v1 - 1)