Diffusion Models for Monocular Depth Estimation: Overcoming Challenging Conditions

我们提出了一种新颖的方法，旨在解决单张图像深度估计任务中具有挑战性的、超出分布范围的数据所带来的复杂性。我们从那些由于不存在不利因素而有助于深度预测的图像开始，系统地生成具有全面挑战和相关深度信息的新的、用户定义的场景。为实现这一目标，我们利用具有深度感知控制的先进文本到图像扩散模型，这些模型以合成文本提示的高质量图像内容而闻名，同时保持生成和源图像之间的三维结构的一致性。随后，我们通过自我蒸馏协议对任何单眼深度网络进行微调，该协议考虑了使用我们的策略生成的图像及其自身对简单、不具挑战性场景的深度预测。我们针对我们的目的量身定制的基准实验表明了我们提案的有效性和多功能性。

本论文旨在解决单张图像深度估计任务中复杂、超出分布的数据所带来的挑战。作者通过利用最新的文本到图像扩散模型生成具有挑战性的场景，从而为深度估计提供全面的深度信息。作者还通过自我蒸馏协议对任何单目深度网络进行微调，以考虑使用我们策略生成的图像和简单、不具有挑战性的场景的深度预测结果。

本论文的关键思路是利用文本到图像扩散模型生成具有挑战性的场景，从而为深度估计提供全面的深度信息，并通过自我蒸馏协议对单目深度网络进行微调。

本论文的亮点包括：1. 利用文本到图像扩散模型生成具有挑战性的场景，为深度估计提供全面的深度信息；2. 通过自我蒸馏协议对单目深度网络进行微调，考虑使用我们策略生成的图像和简单、不具有挑战性的场景的深度预测结果；3. 实验结果表明，本论文的方法在相关数据集上具有很高的有效性和适用性。

在这个领域中，还有一些相关研究，例如：《Monocular Depth Estimation with Hierarchical Fusion of Dilated CNNs and Soft-Weighted-Sum Inference》、《Depth Estimation via Affinity Learned with Convolutional Spatial Propagation Network》等。