DepthFM开源项目 – 快速单目深度估计模型

DepthFM 是一个先进、多功能且快速的单目深度估计模型，能够在单次推理步骤中生成高质量的深度图。该模型展示了从基础图像合成扩散模型（Stable Diffusion v2-1）到流匹配模型的成功迁移，直接从输入图像映射到深度图。DepthFM 不仅在常规深度估计任务中表现出色，还在深度修复和深度条件合成等下游任务中展现了领先的能力。

DepthFM的特点:

1. 高效的单次推理生成深度图
2. 零样本泛化能力强
3. 支持深度修复和深度条件合成
4. 基于流匹配模型，直接从图像映射到深度图
5. 在多个基准数据集上表现优异

DepthFM的功能:

1. 使用 `inference.py` 脚本进行深度图生成
2. 通过设置 `–num_steps` 参数控制推理步骤数
3. 通过 `–ensemble_size` 参数进行集成推理以提高性能
4. 使用 `inference.ipynb` 笔记本进行交互式推理
5. 在合成数据上进行训练以生成高质量深度图

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