Canonical: https://instain.ru/fr/ai/marigold/ Language: fr EPFL, HUAWEI Bayer Lab et University of Bologna modèle # Marigold. Profondeur, normales et albédo à partir d’une image 4.40 / 5 [Évaluation du catalogue](https://instain.ru/fr/ai/marigold/#editorial-rating) [Site officiel ](https://github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2) Une famille de modèles de vision par ordinateur. Des jeux de poids distincts de Marigold V2 estiment la profondeur, les normales ou l’albédo à partir d’une image. ![Marigold. Le dépôt Marigold V2 avec une liste de prédictions et d'exemples de lancement.](https://instain.ru/assets/images/marigold-screen-8c0d7f1edc9c-1200.webp) Le dépôt Marigold V2 avec une liste de prédictions et d'exemples de lancement. [Ouvrir la source ](https://github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2) ## Carte de profondeur comme point de référence pour le montage Marigold estime quelles zones de l’image sont les plus proches de la caméra. Dans la deuxième version, choisissez un autre jeu de poids pour estimer l’orientation d’une surface ou sa couleur indépendamment de l’éclairage. La profondeur relative sépare les plans. Les normales indiquent l’inclinaison des surfaces visibles. Une seule photo ne donne ni l’échelle réelle ni les distances en mètres. ## Vérification de l'image avec la vitrine Prenez votre propre photo de la vitrine, où le rack avant chevauche l'étagère, et derrière le verre, vous pouvez voir l'arrière-plan. Tout d'abord, évaluez la carte générale de profondeur et comparez l'ordre des plans avec le code source. Ensuite, rapprochez la bordure du support, le support fin et l'éclaboussure sur le verre. Si vous souhaitez évaluer la surface derrière le verre, vérifiez le point de contrôle spécialisé dans la documentation. Sa sortie est comparable à une carte ordinaire, ne comptant pas uniquement sur la couleur de la visualisation. Gardez la photo originale et le tableau de prédiction à proximité. L'image en couleur est pratique à regarder et le tableau est utile lors de la préparation du masque. ## Conditions de démarrage reproductible Le référentiel officiel décrit le lancement sur Linux avec CUDA et met en garde contre les exigences de mémoire qui grandissent avec la résolution. Commencez par un petit ensemble de photos de votre tâche. Enregistrez les paramètres et le nom du point de contrôle. Cela permettra de savoir si la différence de résultats est liée à l'angle, à la taille du cadre ou au modèle choisi. Vérifiez séparément les conditions d'utilisation des poids de base et supplémentaires. ## Pour quelles tâches convient-il - Évaluer l'ordre des objets dans le cadre - Préparer un guide pour le masque en profondeur Fonctionnalités ## Les points forts - Poids séparés pour la profondeur, les normes et l'albédo - Tableau numérique et visualisation de prédiction Il faut prendre en compte ## Limites - La carte relative ne donne pas de distance en mètres - Le verre, les miroirs et les limites nécessitent un contrôle manuel ## Choix et conditions Mode gratuit Non confirmé Période d'essai Non confirmé Sans inscription Non confirmé Interface en russe Non confirmé Installation locale Oui API Non confirmé « Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur. Formats d’entrée Image Résultat Carte de la profondeur, Image ### Conditions Les auteurs publient le code, les points de contrôle et la démonstration. L'installation locale documentée de la deuxième version utilise Linux et une carte graphique avec CUDA. De la tâche au premier résultat ## Exemple pratique Tâche Évaluer l'ordre des objets dans le cadre Que préparer Une photo avec un avant-plan distinct et plusieurs objets à différentes distances. ### Consigne ou requête Créez une carte de profondeur et comparez la position des objets avec l'image originale. Laissez la source inchangée. ### Résultat attendu Carte de profondeur pour la vérification visuelle. ### Comment vérifier le résultat - Rassemblez les objets proches et lointains. - Regardez séparément les surfaces transparentes et les contours fins. Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat. Vérifier les détails ## Sources officielles - [Modèles Marigold V2 et instructions de démarrage ](https://github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2) - [Étude de l'auteur Marigold V2 ](https://arxiv.org/abs/2609.08084) - [Projet officiel de la première version de Marigold ](https://github.com/prs-eth/Marigold) La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser. En bref sur l'outil Développeur EPFL, HUAWEI Bayer Lab et University of Bologna Catégorie [Images](https://instain.ru/fr/category/images/) Accès Les auteurs publient le code, les points de contrôle et la démonstration. L'installation locale documentée de la deuxième version utilise Linux et une carte graphique avec CUDA. Paiement Le code et les points de contrôle sont disponibles dans le dépôt du projet. Vérifiez les conditions de code et de pondération, y compris les conditions du modèle de base, et tenez compte des coûts de calcul. API API non spécifiée [Termes du développeur ](https://github.com/huawei-bayerlab/marigold-v2) Évaluation du catalogue 4.40 / 5 Fonctionnalités 4.60 / 5 Scénarios de travail 4.10 / 5 Écosystème 4.40 / 5 Documentation 4.50 / 5 Les points sont le repère du catalogue. Ce ne sont pas des commentaires d'utilisateurs ou le résultat de tests personnels. [Voir la méthodologie ](https://instain.ru/fr/methodology/) Poursuivre la découverte ## Pour des tâches similaires [Toute la catégorie ](https://instain.ru/fr/category/images/) Images ### [Depth Anything](https://instain.ru/fr/ai/depth-anything/) Carte de profondeur pour une photo 4.33 / 5 modèle Mode gratuit confirmé