Marigold V2
Marigold V2 estimates depth, surface normals or intrinsic albedo with task-specific diffusion adapters.
- Task
- depth, surface normals, albedo
- Dimensioni
- b at 1024 px
- Installa
pip install "libreyolo[marigold]"- Livello di supporto
- Solo inferenza, dalla v1.6.0. Solo predizione, validazione ed esportazione. Le funzionalità di addestramento non si applicano.
- Licenze
- Codice MIT, pesi Apache-2.0. Uso commerciale
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
| File | Licenza dei pesi |
|---|---|
| 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 |
Oggi tutti i file elencati sopra sono presenti nell<link>organizzazione LibreYOLO</link> e vengono scaricati al primo utilizzo.
Licensing
Controlla la licenza nel repository Hugging Face degli specifici pesi che scarichi. Ogni checkpoint nell<link>organizzazione LibreYOLO</link> ne include una e non è sempre la stessa per tutta la famiglia. Quel repository è la fonte autorevole; il riepilogo seguente descrive le condizioni applicabili al momento dellultima verifica di questa pagina.
Questa è una descrizione delle licenze coinvolte, non una consulenza legale. Se la risposta è importante a fini commerciali, leggi personalmente le licenze e chiedi una consulenza indipendente.
- Lavoro originale
- Marigold V2, Huawei Bayer Lab
- Licenza upstream
- Apache-2.0
- Sorgente upstream
- github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2
- Codice LibreYOLO
- MIT
- Pesi
- Apache-2.0, ripubblicati su huggingface.co/LibreYOLO
- Interpretazione
- The adapters and separately acquired Qwen image base declare Apache-2.0.