一个图分析模型，通过（flow matching）技术，可以有效地实现这一目标，因为它在解空间中形成的直线轨迹既高效又能保证质量。我们的研究表明，一个预训练的图像扩散模型（image diffusion model）可以作为流匹配深度模型的合适先验，仅使用合成数据进行高效训练，就能泛化到真实图像的处理。我们还发现，加入一个辅助性的表面法线损失（surface normals loss）可以进一步提升深度预测的准确性。得益于我们方法的生成式特性，模型能够可靠地评估其深度预测的准确性。在复杂自然场景的标准基准测试中，尽管只使用了少量合成数据进行训练，我们的模型仍然展现出了最先进的性能，并在计算成本上具有明显优势。
comfyui插件地址：https://github.com/zho-zho-zho/comfyui-depthfm
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/yun291865.html
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