EcoDepth

用扩散模型让单目深度估计更准，零样本也能测深度。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 22 🐛 待处理 8 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 221
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费版本。

项目预览

EcoDepth 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队Aradhye2002
官网地址https://ecodepth-iitd.github.io
GitHubhttps://github.com/Aradhye2002/EcoDepth
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型cvpr2024,deep-learning,depth-estimation,metric-depth-estimation,monocular-depth-estimation,stable-diffusion,zero-shot-transfer
GitHub 星标★ 221
上线时间2024-03-17 00:00:00
代码更新2025-11-20
仓库体积23.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

EcoDepth是CVPR 2024收录的单目深度估计项目，旨在解决扩散模型在深度估计中条件利用不足的问题。它通过有效条件化Stable Diffusion，实现高精度的零样本单目深度估计，尤其在室内外场景的度量深度预测上表现突出。项目核心能力包括：利用扩散模型的生成先验提升深度估计的细节与一致性，支持零样本泛化到未见场景，并提供官方训练与推理代码。其方法在多个基准上达到SOTA，但项目处于早期阶段，文档和社区支持有待完善。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 221

核心亮点

  • CVPR 2024官方实现，方法有学术背书
  • 零样本度量深度估计，泛化能力强
  • 基于Stable Diffusion，细节恢复好

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖扩散模型，推理速度可能较慢

适用场景

  • 室内外场景深度感知
  • 机器人导航与避障
  • 增强现实中的空间理解

替代项目

ZoeDepth、MiDaS、Depth Anything

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