Lotus：基于扩散的高质量密集预测可视化基础模型

Lotus简介

Lotus是由香港科技大学（广州）、阿德莱德大学和华为诺亚方舟实验室的研究人员联合开发的一种新型视觉基础模型。该模型基于扩散模型，专门针对高质量的密集预测任务而设计，能够在极少的训练数据条件下实现业界领先的性能。Lotus通过直接预测注释而非噪声，避免了传统方法中的有害变异，并简化了优化过程，显著提升了推理速度。此外，Lotus引入了细节保护策略，以确保在细节丰富的区域也能获得更准确、更细粒度的预测结果。

Lotus主要功能

1. 零样本深度估计：能够在没有见过的数据上估计图像的深度信息。
2. 表面法线估计：预测图像中每个像素点的表面法线信息。
3. 细节保护：在图像的细节丰富区域保持高精度预测。
4. 单步扩散过程：简化了传统的多步扩散过程，提高了模型的推理速度。
5. 高效优化：使用少量训练数据即可达到优异的性能。
6. 多任务预测：可以同时进行多种几何属性的预测，如深度和法线。
7. 3D重建：支持从单视图或多视图中重建3D模型。

Lotus技术原理

1. 扩散模型适应：对预训练的扩散模型进行系统分析和适配，以适应密集预测任务。
2. 直接注释预测：模型被训练以直接预测注释，而非噪声，以减少预测过程中的方差。
3. 单步扩散：将传统的多步噪声添加/去除过程简化为单步，以优化模型的收敛性和推理速度。
4. 细节保护者：通过任务切换器，模型可以选择性地重建输入图像或生成注释，以保留输入图像中的细粒度细节。
5. 随机性质：保持了生成模型的随机性质，允许在不确定性较高的区域生成预测及其不确定性图。
6. 多尺度特征融合：利用U-Net结构来处理图像的多尺度特征，以提高预测的准确性。
7. 端到端训练：模型从编码器到解码器进行端到端的训练，以直接优化预测任务的损失函数。
8. 数据效率：在有限的训练数据条件下，通过利用强大的预训练模型先验，实现高效的学习。

Lotus应用场景

1. 自动驾驶：用于车辆的环境感知，提供精确的深度和表面法线信息，帮助车辆更好地理解其周围环境。
2. 增强现实(AR)：在AR应用中，Lotus可以用于场景的三维重建和物体识别，以实现更加真实的虚拟对象融合。
3. 机器人导航：为服务机器人提供精确的空间理解能力，辅助其在复杂环境中进行路径规划和避障。
4. 建筑可视化：在建筑行业中，Lotus能够从二维蓝图或照片生成三维模型，加速设计和规划流程。
5. 虚拟现实(VR)：在VR游戏中，Lotus可以用于创建更加真实的虚拟环境，提升用户的沉浸感。
6. 工业检测：在制造业中，Lotus可以用于自动化的质量检测，通过分析产品的三维几何特征来识别缺陷。

Lotus项目入口

• 官方项目主页：https://lotus3d.github.io/
• GitHub源码库：https://github.com/EnVision-Research/Lotus
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2409.18124
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/haodongli/Lotus_Depth