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Marigold V2

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

Tarefas
depth, surface normals, albedo
Tamanhos
b at 1024 px
Instalação
pip install "libreyolo[marigold]"
Nível de suporte
Somente inferência, desde a v1.6.0. Somente predição, validação e exportação. Os recursos de treinamento não se aplicam.
Licenças
Código MIT, pesos Apache-2.0. Uso comercial

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

Licensing

Confira a licença no repositório do Hugging Face correspondente aos pesos que você baixar. Cada checkpoint na organização LibreYOLO tem uma licença, e ela nem sempre é a mesma em toda a família. Esse repositório é a fonte oficial. O resumo abaixo descreve o que se aplicava na última verificação desta página.

Esta é uma descrição das licenças envolvidas, não uma orientação jurídica. Se a resposta tiver importância comercial, leia as licenças e procure sua própria assessoria.

Trabalho original
Marigold V2, Huawei Bayer Lab
Licença original
Apache-2.0
Código-fonte original
github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2
Código do LibreYOLO
MIT
Pesos
Apache-2.0, republicado em huggingface.co/LibreYOLO
Interpretação
The adapters and separately acquired Qwen image base declare Apache-2.0.

Verificado com o LibreYOLO v1.6.0. As tabelas de suporte, os checkpoints e os números de benchmark desta página são gerados a partir da biblioteca lançada e dos pesos publicados, não escritos à mão.