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Marigold V2

Marigold V2 estimates depth, surface normals or intrinsic albedo with task-specific diffusion adapters.

タスク
depth, surface normals, albedo
サイズ
b at 1024 px
インストール
pip install "libreyolo[marigold]"
サポートティア
推論のみ、v1.6.0以降。推論、検証、エクスポートのみです。学習機能は対象外です。
ライセンス
コード:MIT、重み:Apache-2.0。商用利用

Install

bash
pip install "libreyolo[marigold]"

The default four-bit runtime requires CUDA.

Predict

Python
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

Python
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

上記のすべてのファイルは現在LibreYOLO orgにあり、初回使用時にダウンロードされます。

Licensing

ダウンロードする特定の重みについて、Hugging Faceリポジトリのライセンスを確認してください。LibreYOLO orgの各チェックポイントにはライセンスが付与されており、同じファミリー内でも常に同一とは限りません。そのリポジトリが正式な情報源です。以下の概要は、このページを最後に検証した時点で適用されていた内容を示します。

これは関連するライセンスの説明であり、法的助言ではありません。商用上重要な場合は、自分でライセンスを読み、専門家の助言を受けてください。

原著作物
Marigold V2, Huawei Bayer Lab
アップストリームのライセンス
Apache-2.0
アップストリームのソース
github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2
LibreYOLOのコード
MIT
重み
Apache-2.0、huggingface.co/LibreYOLOで再公開
解釈
The adapters and separately acquired Qwen image base declare Apache-2.0.

LibreYOLO v1.6.0で検証済みです。このページのサポート表、チェックポイント、ベンチマーク値は手作業で記述したものではなく、リリース済みライブラリと公開済みの重みから生成されています。