Marigold V2
Marigold V2 estimates depth, surface normals or intrinsic albedo with task-specific diffusion adapters.
- Aufgaben
- depth, surface normals, albedo
- Größen
- b at 1024 px
- Installation
pip install "libreyolo[marigold]"- Supportstufe
- Nur Inferenz, seit v1.6.0. Nur Vorhersage, Validierung und Export. Trainingsfunktionen sind nicht verfügbar.
- Lizenzen
- Code MIT, Gewichte Apache-2.0. Kommerzielle Nutzung
Install
pip install "libreyolo[marigold]"The default four-bit runtime requires CUDA.
Predict
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE # Requires CUDA for default four-bit inference.model = LibreYOLO("LibreMarigoldV2b-depth.pt", device="cuda")result = model(SAMPLE_IMAGE)print(result)The adapter downloads a separately pinned base model. Default quantization="4bit" requires CUDA; the snippet requires that runtime. quantization="none" selects the CPU-capable path. The default seed is 2025. Albedo results hold linear RGB and convert to sRGB for display. Training and export are not supported.
Validate
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE # Requires CUDA for default four-bit inference.model = LibreYOLO("LibreMarigoldV2b-depth.pt", device="cuda")# Depth dataset YAML: images/val plus same-stem maps in depths/val.metrics = model.val(data="path/to/your/depth.yaml", workers=0)print(metrics)Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.
Checkpoints
| Datei | Lizenz der Gewichte |
|---|---|
| Depth | |
| LibreMarigoldV2b-depth.pt | apache-2.0 |
| LibreMarigoldV2b-depth-log-stage1.pt | apache-2.0 |
| LibreMarigoldV2b-depth-log-layered.pt | apache-2.0 |
| LibreMarigoldV2b-depth-uniform-base.pt | apache-2.0 |
| LibreMarigoldV2b-depth-uniform-layered.pt | apache-2.0 |
| LibreMarigoldV2b-depth-disparity-base.pt | apache-2.0 |
| LibreMarigoldV2b-depth-disparity-layered.pt | apache-2.0 |
| Surface normals | |
| LibreMarigoldV2b-normal.pt | apache-2.0 |
| Albedo | |
| LibreMarigoldV2b-albedo.pt | apache-2.0 |
Jede oben aufgeführte Datei ist heute in der LibreYOLO-Organisation verfügbar und wird bei der ersten Verwendung heruntergeladen.
Licensing
Prüfe die Lizenz im Hugging-Face-Repository der konkreten Gewichte, die du herunterlädst. Jeder Checkpoint in der LibreYOLO-Organisation hat eine Lizenz, und sie ist innerhalb einer Familie nicht immer gleich. Dieses Repository ist die maßgebliche Quelle. Die Zusammenfassung unten beschreibt den Stand bei der letzten Verifizierung dieser Seite.
Dies ist eine Beschreibung der beteiligten Lizenzen und keine Rechtsberatung. Wenn die Antwort kommerziell relevant ist, lies die Lizenzen selbst und hole eigenen Rechtsrat ein.
- Originalarbeit
- Marigold V2, Huawei Bayer Lab
- Upstream-Lizenz
- Apache-2.0
- Upstream-Quelle
- github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2
- LibreYOLO-Code
- MIT
- Gewichte
- Apache-2.0, erneut unter huggingface.co/LibreYOLO veröffentlicht
- Einordnung
- The adapters and separately acquired Qwen image base declare Apache-2.0.