Marigold V2
Marigold V2 estimates depth, surface normals or intrinsic albedo with task-specific diffusion adapters.
- Tâches
- depth, surface normals, albedo
- Tailles
- b at 1024 px
- Installer
pip install "libreyolo[marigold]"- Niveau de support
- Inférence uniquement, depuis v1.6.0. Prédiction, validation et export uniquement. Les fonctionnalités d'entraînement ne s'appliquent pas.
- Licences
- Code MIT, poids Apache-2.0. Usage commercial
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
| Fichier | Licence des poids |
|---|---|
| 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 |
Tous les fichiers ci-dessus sont actuellement disponibles dans l<link>organisation LibreYOLO</link> et sont téléchargés à la première utilisation.
Licensing
Vérifiez la licence dans le dépôt Hugging Face des poids précis que vous téléchargez. Chaque checkpoint de l<link>organisation LibreYOLO</link> en possède une, et elles ne sont pas toujours identiques au sein dune même famille. Ce dépôt fait autorité ; le résumé ci-dessous décrit les conditions applicables lors de la dernière vérification de cette page.
Ceci décrit les licences concernées et ne constitue pas un conseil juridique. Si la réponse a une importance commerciale, lisez vous-même les licences et consultez votre propre avocat.
- Travail d'origine
- Marigold V2, Huawei Bayer Lab
- Licence du projet d'origine
- Apache-2.0
- Source du projet d'origine
- github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2
- Code de LibreYOLO
- MIT
- Poids
- Apache-2.0, republiés sur huggingface.co/LibreYOLO
- Interprétation
- The adapters and separately acquired Qwen image base declare Apache-2.0.