/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
29 сен 2026

gamut-models

Оценка глубиныИзображение → depth_map

Набор ONNX-моделей для локального выделения объектов и оценки глубины на фотографиях в приложении Gamut.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

GamutPhoto/gamut-models — репозиторий с неизменёнными копиями моделей компьютерного зрения в формате ONNX, которые приложение Gamut использует для локального создания масок объектов, неба и глубины на компьютере пользователя. В репозитории представлены BiRefNet Lite для выделения главного объекта, Segment Anything 2.1 Hiera Tiny для сегментации выбранной пользователем области и Depth Anything V2 Small для оценки относительной глубины сцены.

Модели предназначены для обработки фотографий на устройстве: README указывает, что приложение загружает их при использовании масок и не отправляет фотографии на удалённый сервер. Это набор специализированных моделей, а не единая модель общего назначения. Файлы распространяются с сохранением лицензий и указания авторства исходных моделей: BiRefNet Lite — MIT, Segment Anything 2.1 Hiera Tiny и Depth Anything V2 Small — Apache-2.0. Условия каждой модели следует учитывать отдельно.

Сценарии применения

  • создание маски главного объекта на фотографии
  • сегментация объекта, на который указывает пользователь
  • оценка относительной глубины и расстояния в сцене
  • локальная обработка фотографий для масок без отправки снимков на сервер

Ограничения

Репозиторий объединяет отдельные специализированные модели, а не одну универсальную модель; в описании приведены только их роли в приложении Gamut. Лицензии различаются между компонентами, поэтому условия использования нужно проверять для конкретной модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Gamut — mask models

The on-device models behind Gamut's subject, sky and depth masks, kept here so every copy of Gamut downloads exactly the same, checksum-verified files. Gamut downloads a model only when someone chooses to use masks, and never sends a photograph anywhere: all of this runs on the person's own computer.

These are unmodified copies of the files named below. Each keeps its own licence and its authors' credit; nothing here is relicensed.

FileWhat it does in GamutModel and authorsCopied fromLicence
birefnet_lite.onnxFinds the subjectBiRefNet (lite), Peng Zheng et al.onnx-community/BiRefNet_lite-ONNX (onnx/model.onnx), an ONNX conversion of ZhengPeng7/BiRefNet_liteMIT — LICENSE-BiRefNet.txt
sam2.1_hiera_tiny_encoder.onnx, sam2.1_hiera_tiny_decoder.onnxPicks out the subject someone points atSegment Anything 2.1 (Hiera tiny), Metavietanhdev/segment-anything-2.1-onnx-models (sam2.1_hiera_tiny_20260221.zip), exported with samexporter by Viet-Anh NguyenApache-2.0 — LICENSE-Apache-2.0.txt
depth_anything_v2_small.onnxNear and farDepth Anything V2 Small, Lihe Yang et al.onnx-community/depth-anything-v2-small (onnx/model.onnx)Apache-2.0 — LICENSE-Apache-2.0.txt. Only the Small model is Apache-2.0; the Base, Large and Giant models are CC-BY-NC-4.0 and are not used.
skyseg.onnxFinds the skySky segmentation by xiongzhu666 (U²-Net architecture, Qin et al.)JianyuanWang/skyseg, from xiongzhu666/Sky-Segmentation-and-Post-processingMIT — LICENSE-skyseg.txt

Papers

  • Zheng et al., Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation, CAAI AIR 2024.
  • Ravi et al., SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, ICLR 2025.
  • Yang et al., Depth Anything V2, NeurIPS 2024.
  • Qin et al., U²-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection, Pattern Recognition 2020.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Ревизия весов
5133d3e

0 моделей