StableNormal与其他SOTA方法对比：GeoWizard、Marigold、DSINE详细评测

StableNormal与其他SOTA方法对比GeoWizard、Marigold、DSINE详细评测【免费下载链接】StableNormal[SIGGRAPH Asia 2024 (Journal Track)] StableNormal: Reducing Diffusion Variance for Stable and Sharp Normal项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StableNormalStableNormal是由SIGGRAPH Asia 2024 Journal Track收录的创新单目法线估计方法通过降低扩散模型固有的随机性实现了稳定且锐利的法线估计效果。本文将从多个权威数据集上的量化指标全面对比StableNormal与当前主流SOTA方法GeoWizard、Marigold、DSINE的性能差异为选择最佳法线估计工具提供实用参考。 评测指标说明本次对比采用计算机视觉领域通用的法线估计评价指标包括Mean Error平均误差所有像素角度误差的平均值数值越低越好Median Error中值误差排序后中间位置的角度误差更能反映整体性能11.25° / 22.5° / 30°角度误差小于对应阈值的像素百分比数值越高说明估计精度越高 DIODE-indoor数据集评测结果在室内场景数据集DIODE-indoor上StableNormal展现出显著优势方法Mean ErrorMedian Error11.25°22.5°30°GeoWizard19.37115.40830.55175.42686.357Marigold Normal16.67112.08445.77682.07689.879DSINE18.45313.87136.27477.52786.976StableNormal13.7019.46063.44786.30992.107关键发现StableNormal在所有指标上均大幅领先平均误差比第二名Marigold降低17.8%11.25°精度提升38.6%证明其在室内场景下的卓越性能。 IBims-1数据集评测结果IBims-1数据集包含多种复杂真实场景StableNormal同样表现出色方法Mean ErrorMedian Error11.25°22.5°30°GeoWizard19.7489.70258.42777.61681.575Marigold Normal18.4638.44264.72779.55983.199DSINE18.7738.25864.13178.57082.160StableNormal17.2488.05766.65581.13484.632关键发现StableNormal在中值误差和22.5°、30°精度指标上均取得第一尤其在中值误差上比DSINE进一步降低2.4%显示其在复杂真实场景中的稳定性。 Scannet数据集评测结果在室内三维扫描数据集Scannet上StableNormal的 turbo 版本表现最佳方法Mean ErrorMedian Error11.25°22.5°30°GeoWizard21.43913.39037.08071.65379.712Marigold Normal21.28412.26845.64972.66679.045DSINE18.6109.88556.13276.94482.606StableNormal-turbo17.4329.64458.64379.17784.717关键发现StableNormal的turbo版本10倍速在该数据集上全面超越所有对比方法平均误差比DSINE降低6.3%证明其在保持高精度的同时实现了高效推理。 方法特性对比除量化指标外各方法在实际应用中还有以下特性差异 StableNormal核心优势通过降低扩散模型方差实现高稳定性支持turbo模式10倍速代码路径stablenormal/pipeline_stablenormal.py适用场景需要高精度且稳定的法线估计任务如AR/VR、三维重建 Marigold核心优势较早的扩散模型法线估计方法提供LCM快速推理选项代码引用nirne/pipeline_yoso_normal.py适用场景对速度有一定要求的实时应用 GeoWizard核心优势传统优化方法的代表无需大规模GPU资源适用场景计算资源有限的环境 DSINE核心优势在部分数据集上表现均衡尤其在Scannet上有较好基础适用场景通用室内场景法线估计 快速开始使用StableNormal要体验StableNormal的卓越性能可通过以下简单步骤安装使用git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StableNormal cd StableNormal pip install -r requirements.txt基础使用代码import torch from PIL import Image # 加载图像 input_image Image.open(path/to/your/image.jpg) # 创建预测器实例 predictor torch.hub.load(Stable-X/StableNormal, StableNormal, trust_repoTrue) # 应用模型 normal_image predictor(input_image) # 保存结果 normal_image.save(output/normal_map.png)如需10倍速推理可使用turbo版本predictor torch.hub.load(Stable-X/StableNormal, StableNormal_turbo, trust_repoTrue) 结论综合四个权威数据集的评测结果StableNormal在法线估计任务中展现出全面优势在平均误差和中值误差上比传统方法降低15-25%在角度精度指标11.25°等上提升10-30%通过turbo版本实现10倍速推理兼顾精度与效率无论是学术研究还是工业应用StableNormal都提供了当前最优的单目法线估计解决方案。其核心代码实现可参考stablenormal/目录下的相关模块。如需评估自定义模型性能可使用项目提供的指标计算工具# 计算误差指标 python ./stablenormal/metrics/compute_metric.py -i YOUR-FOLDER-NAME # 计算方差指标 python ./stablenormal/metrics/compute_variance.py -i YOUR-FOLDER-NAME【免费下载链接】StableNormal[SIGGRAPH Asia 2024 (Journal Track)] StableNormal: Reducing Diffusion Variance for Stable and Sharp Normal项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StableNormal创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考