marigold-v2

单张图生成稠密深度图，细节边缘更稳

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 75 🐛 待处理 3 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 944
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，免费使用

项目预览

marigold-v2 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队huawei-bayerlab
GitHubhttps://github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，免费使用
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Apache-2.0
主要语言Python
GitHub 星标★ 944
上线时间2026-08-27 00:00:00
代码更新2026-10-05
仓库体积12.6 MB
本站数据更新2026-10-29
维护状态较活跃
收录时间2026-10-29
浏览次数0

项目介绍

marigold-v2 是单目深度估计的开源研究项目，基于扩散 Transformer 架构从单张 RGB 图像预测稠密深度图。它针对前代 Marigold 的扩散模型方案重新审视 Transformer 主干在深度估计任务上的表现，解决传统判别式深度网络在细节边缘、透明物体和弱纹理区域容易失真、泛化不足的问题。核心能力包括：以扩散去噪方式生成深度分布，支持多步采样与不确定性估计；提供预训练权重与推理脚本，可直接对单图或图像序列输出深度图；兼容常见深度数据集评测流程，便于与判别式基线对比。项目以 Python 实现，代码结构清晰，适合研究者复现与二次开发，也可作为三维重建、场景理解、机器人感知等下游任务的深度先验来源。

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 2026-10-29 · 当前星标 ★ 944

核心亮点

  • 基于扩散 Transformer 的生成式深度估计，在边缘和弱纹理区域保留更多结构细节
  • 提供预训练权重和推理脚本，单图即可出深度图，上手成本低
  • 代码结构清晰、依赖明确，便于研究者复现实验和替换主干做对比

不足之处

  • 扩散多步采样导致推理速度慢于单次前向的判别式深度模型
  • 项目处于早期阶段，文档与社区生态仍在完善，缺少大规模下游集成示例

适用场景

  • 三维重建与点云生成中的单目深度先验
  • 机器人/自动驾驶感知的场景几何理解
  • 图像编辑与合成中的深度引导分层处理

替代项目

Depth Anything、Marigold、MiDaS

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