Модель Lotus для плотной оценки глубины по изображению с предсказанием в пространстве disparity.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Lotus-Depth-D-v2-0-Disparity — модель семейства Lotus, разработанная Jing He и соавторами для плотной оценки глубины по изображениям. Она предсказывает глубину в пространстве disparity, то есть обратной глубины; авторы сообщают о более высокой точности и стабильной оценке глубины на видео по сравнению с предыдущей версией. Модель распространяется в формате Diffusers с весами Safetensors и предназначена для использования через DirectRegressionPipeline. Лицензия — Apache-2.0.
В README не приведены количественные результаты, сведения о поддерживаемом разрешении или ограничения применения; заявленное преимущество по стабильности видео не сопровождается подробностями в карточке.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Developed by: Jing He✱, Haodong Li✱, Wei Yin, Yixun Liang, Leheng Li, Kaiqiang Zhou, Hongbo Zhang, Bingbing Liu, Ying-Cong Chen✉
Please refer to this page.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · diffusers · depth-estimation
В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.
