過去做單目深度估計，要麼靠傳統監督學習，要麼用擴散模型疊好多步去噪，兩者都唔易兼顧細節同效率。華為 Bayer Lab 開源 Marigold V2 走第三條路：直接把預訓練嘅擴散 Transformer（DiT）當成單步密集預測器，重新微調之後輸出深度、透視深度、法線、反照率等多種密集模態，毋須反覆去噪。對從業人員嚟講，呢個改動意味住一張普通 RGB 相可以即時變成帶細節嘅深度圖，毋須等幾秒去疊步驟，毛髮邊緣同髮絲呢類幼節都保留得到，貼近 SOTA 水準。
模型家族同訓練成本：每個 checkpoint 包含一組 rank-128 LoRA 適配器，配合 4-bit 量化嘅 DiT 主體，個別任務仲會附帶微調過嘅 VAE 解碼器。底層凍結嘅基礎模型會另外下載。整個微調流程用單張消費級 GPU 少於一星期就完成到，對個人開發者同細型實驗室都係可觸及嘅範圍。
程式碼結構清晰，方便二次開發：倉庫用 manifest graph 加 transform list 嘅方式定義數據集，網絡組件同損失函數都係讀寫 batch dict 嘅有序步驟，數據集定義、網絡圖、損失圖、優化排程四個層次分得幾開。對想擴展到新任務嘅人嚟講，只要跟住呢個結構加步驟就得，唔使由零砌起。
對比傳統多步擴散深度估計，Marigold V2 犧牲咗迭代式去噪嘅靈活性，但換嚟一步推理嘅速度同細節還原度；對比純監督方法，佢借用咗擴散模型對紋理同邊界嘅先天理解力，再加 LoRA 保持輕量。同一批權重仲可以用喺 metric depth completion 等下游任務，一個模型覆蓋多個密集預測場景。
**適合做 AR/VR、3D 重建、影像合成嘅中小團隊，或者想低成本試驗新密集預測任務嘅研究者，都會覺得呢個 setup 幾啱手。HuggingFace 上有對應嘅 demo 空間可以直接試，權重同訓練推理碼都已開源。