Marigold V2
Marigold V2 estimates depth, surface normals or intrinsic albedo with task-specific diffusion adapters.
- Задачі
- depth, surface normals, albedo
- Розміри
- b at 1024 px
- Встановлення
pip install "libreyolo[marigold]"- Рівень підтримки
- Лише інференс, починаючи з v1.6.0. Лише передбачення, валідація та експорт. Функції навчання не застосовуються.
- Ліцензії
- Код: MIT, ваги: Apache-2.0. Комерційне використання
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
| Файл | Ліцензія ваг |
|---|---|
| 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 |
Кожен наведений вище файл уже доступний у організації LibreYOLO і завантажується під час першого використання.
Licensing
Перевіряйте ліцензію в репозиторії Hugging Face конкретних ваг, які завантажуєте. Кожна контрольна точка в організації LibreYOLO має ліцензію, і вона не завжди однакова для всього сімейства. Цей репозиторій є авторитетним джерелом, а наведене нижче резюме описує умови на момент останньої перевірки сторінки.
Це опис відповідних ліцензій, а не юридична консультація. Якщо відповідь має комерційне значення, самостійно прочитайте ліцензії та зверніться по юридичну консультацію.
- Оригінальна робота
- Marigold V2, Huawei Bayer Lab
- Ліцензія першоджерела
- Apache-2.0
- Джерело першоджерела
- github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2
- Код LibreYOLO
- MIT
- Ваги
- Apache-2.0, повторно опубліковано на huggingface.co/LibreYOLO
- Тлумачення
- The adapters and separately acquired Qwen image base declare Apache-2.0.