从Stable Diffusion到DepthFM跨模态迁移学习打造SOTA深度估计模型【免费下载链接】depth-fm[AAAI 2025, Oral] DepthFM: Fast Monocular Depth Estimation with Flow Matching项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depth-fmDepthFM是一种基于流匹配Flow Matching的快速单目深度估计模型它通过跨模态迁移学习技术成功将Stable Diffusion等图像合成基础模型的强大图像先验知识迁移到深度估计任务中实现了单步推理即可生成高质量深度图的突破性进展。作为AAAI 2025 Oral论文成果DepthFM不仅在传统深度估计任务中表现卓越还在深度修复和深度条件合成等下游任务中展现出SOTA性能。 什么是DepthFMDepthFMFast Monocular Depth Estimation with Flow Matching是由慕尼黑大学CompVis团队开发的新一代深度估计模型。与传统方法不同它摒弃了从噪声开始的扩散过程直接建立从输入图像到深度图的映射关系这一创新设计使其在保持高精度的同时推理速度得到显著提升。图1DepthFM对不同场景的深度估计效果对比上排为原图下排为生成的深度图该模型的核心优势在于单步推理仅需一次函数评估即可生成深度图高效性能相比同类模型大幅减少计算资源消耗跨任务能力支持深度估计、深度修复和条件合成等多任务零样本泛化在未见过的数据集上仍保持优异表现 技术创新从扩散模型到流匹配DepthFM的成功源于其独特的技术路径——将Stable Diffusion v2-1的图像先验知识迁移到流匹配模型中。传统扩散模型需要通过多步去噪过程生成结果而流匹配技术允许模型直接学习从数据分布到目标分布的映射这使得DepthFM能够跳过噪声初始化直接从输入图像出发生成深度图减少推理步骤最少仅需1-2步即可获得高质量结果保留图像细节更好地捕捉输入图像中的纹理和结构信息这一迁移学习策略不仅加速了模型训练还赋予了DepthFM强大的泛化能力使其能够处理各种复杂场景。 SOTA性能对比尽管DepthFM在效率上有显著提升但在精度上并未妥协。定量分析表明它在多个基准数据集上与当前最先进的生成式深度估计器Marigold相比表现相当甚至更优。图2DepthFM与其他仿射不变深度估计器在零样本基准测试上的定量比较数值越低越好从对比结果可以看出DepthFM包括DepthFM-I和DepthFM-ID两个版本在NYUv2、KITTI、ETH3D等主流数据集上均取得了具有竞争力的结果特别是在KITTI数据集上的δ1指标达到91.3%展现出其在真实场景中的强大适应能力。⚡ 快速上手DepthFM环境准备DepthFM的安装和使用非常简单只需几步即可完成克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depth-fm cd depth-fm下载预训练权重wget https://ommer-lab.com/files/depthfm/depthfm-v1.ckpt -P checkpoints/安装依赖# 使用pip pip install -r requirements.txt # 或使用conda conda env create -f environment.yml运行推理完成安装后你可以通过两种方式运行DepthFM使用Jupyter Notebookinference.ipynb直接运行Python脚本python inference.py \ --num_steps 2 \ --ensemble_size 4 \ --img assets/dog.png \ --ckpt checkpoints/depthfm-v1.ckpt关键参数说明--num_steps设置函数评估步数推荐1-2步即可获得良好结果--ensemble_size集成数量提高性能目前仅支持batch size1--img输入图像路径--ckpt模型权重路径 应用场景与未来展望DepthFM的高效性和准确性使其在多个领域具有广泛应用前景机器人导航为移动机器人提供实时深度感知增强现实实现更自然的虚拟物体与真实场景融合3D重建从单张图像快速生成场景的三维结构图像编辑支持基于深度信息的高级图像编辑功能随着研究的深入DepthFM团队计划进一步优化模型性能探索在更多下游任务中的应用并开源更多工具和资源助力计算机视觉社区的发展。 参考文献misc{gui2024depthfm, title{DepthFM: Fast Monocular Depth Estimation with Flow Matching}, author{Ming Gui and Johannes Schusterbauer and Ulrich Prestel and Pingchuan Ma and Dmytro Kotovenko and Olga Grebenkova and Stefan Andreas Baumann and Vincent Tao Hu and Björn Ommer}, year{2024}, eprint{2403.13788}, archivePrefix{arXiv}, primaryClass{cs.CV} }通过将Stable Diffusion的图像先验与流匹配技术相结合DepthFM为单目深度估计领域带来了新的突破。无论是研究人员还是开发者都可以通过这个开源项目快速体验到SOTA级别的深度估计能力开启更多创新应用的可能性。【免费下载链接】depth-fm[AAAI 2025, Oral] DepthFM: Fast Monocular Depth Estimation with Flow Matching项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depth-fm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考