一、導讀

近年來，基于 Stable Diffusion（穩(wěn)定擴散模型）的方法能生成清晰、泛化能力強的深度圖，但它們通常需要高精度深度標注進行監(jiān)督訓練，限制了在無標注數(shù)據(jù)上的應(yīng)用。

為了解決這一難題，本文提出了首個基于 Stable Diffusion 的自監(jiān)督單目深度估計框架 Jasmine。它通過引入混合批次圖像重建任務(wù)和尺度-平移門控循環(huán)單元，在不依賴任何深度標注的情況下，有效保留了 Stable Diffusion 的先驗知識，顯著提升了深度估計的清晰度和跨數(shù)據(jù)集泛化能力。

實驗表明，Jasmine 在 KITTI 數(shù)據(jù)集上達到了最先進的性能，并在多個零樣本測試集上表現(xiàn)優(yōu)異。

二、論文基本信息

• 論文標題：Jasmine: Harnessing Diffusion Prior for Self-Supervised Depth Estimation

• 作者姓名與單位：Jiyuan Wang, Chunyu Lin, Cheng Guan, Lang Nie, Jing He, Haodong Li, Kang Liao, Yao Zhao（分別來自北京交通大學、南洋理工大學、香港科技大學、重慶郵電大學）

• 發(fā)表日期與會議/期刊來源：NeurIPS 2025

• 論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2503.15905v2

1. 首次將 Stable Diffusion 引入自監(jiān)督深度估計框架，無需高精度深度標注。

2. 提出混合批次圖像重建任務(wù)，避免自監(jiān)督訓練破壞 Stable Diffusion 的細節(jié)先驗。

3. 設(shè)計尺度-平移 GRU 模塊，解決尺度-平移不變性與尺度不變性之間的分布差異。

4. 在 KITTI 上達到最優(yōu)性能，并在多個零樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出卓越泛化能力。

Jasmine 的核心思路是：在自監(jiān)督訓練中，通過圖像重建任務(wù)保護 Stable Diffusion 的細節(jié)先驗，并用尺度-平移 GRU 對齊不同深度分布，從而在不依賴標注的情況下實現(xiàn)清晰、準確的深度估計。

• 自監(jiān)督深度估計基礎(chǔ)
  自監(jiān)督方法通過相鄰幀圖像 和 之間的幾何約束來訓練深度網(wǎng)絡(luò)。通過相機位姿 和相機內(nèi)參 ，可將 投影回當前幀視角，得到合成圖像 ，再通過光度重建損失 約束深度預(yù)測：

• Stable Diffusion 用于深度估計
  Stable Diffusion 將深度預(yù)測視為圖像條件下的標注生成任務(wù)。輸入圖像 和深度圖 被編碼為潛變量 和 ，通過 U-Net 進行去噪，最終解碼為深度圖 。為加速訓練，Jasmine 采用單步去噪策略。

• 混合批次圖像重建
  自監(jiān)督的光度損失會引入噪聲，破壞 Stable Diffusion 的細節(jié)先驗。Jasmine 引入一個任務(wù)切換器 ，讓同一個 U-Net 交替執(zhí)行深度預(yù)測和圖像重建任務(wù)。重建任務(wù)使用來自 KITTI 和 Hypersim 的混合圖像批次，并用光度損失監(jiān)督重建圖像：

  其中 是從兩個數(shù)據(jù)集中隨機選擇的圖像。

• 尺度-平移 GRU
  Stable Diffusion 輸出的是尺度-平移不變深度，而自監(jiān)督方法輸出的是尺度不變深度。Jasmine 提出 Scale-Shift GRU 模塊，通過迭代修正尺度 和平移 參數(shù)，將 對齊到 ：

  其中 由 GRU 的隱藏狀態(tài)預(yù)測。GRU 的復位門還能過濾自監(jiān)督訓練中的異常梯度，保護細節(jié)信息。

• 自監(jiān)督微調(diào)策略
  訓練過程中引入教師模型（如 MonoViT）提供的偽標簽 ，用于穩(wěn)定早期訓練：

  總損失為：

訓練數(shù)據(jù)集：KITTI（39,810 張圖像）和 Hypersim（28,000 張合成圖像）。
零樣本測試集：CityScape、DrivingStereo（含多種天氣變體）。
評測指標：AbsRel、SqRel、RMSE、RMSElog、 、 、 。

對比實驗

• 表1 顯示 Jasmine 在 KITTI 數(shù)據(jù)集上所有指標均優(yōu)于現(xiàn)有自監(jiān)督方法和零樣本 Stable Diffusion 方法，尤其在 指標上提升顯著。

• 表2 顯示 Jasmine 在 CityScape 和 DrivingStereo 的多種天氣條件下均表現(xiàn)最優(yōu)，展現(xiàn)出強大的零樣本泛化能力。

• 圖1、圖5 可視化結(jié)果表明，Jasmine 在細節(jié)保留和復雜結(jié)構(gòu)處理上明顯優(yōu)于其他方法。

消融實驗

驗證了各模塊的有效性：

• 移除 Stable Diffusion 先驗導致性能崩潰。

• 移除 MIR 或 SSG 分別導致 AbsRel 下降 47% 和 43%。

• 使用圖像域光度損失優(yōu)于潛空間監(jiān)督。

• 合成數(shù)據(jù)并非必需，但跨域數(shù)據(jù)有助于性能提升。

六、論文結(jié)論與評價 總結(jié)

Jasmine 是首個將 Stable Diffusion 成功應(yīng)用于自監(jiān)督深度估計的框架，通過圖像重建任務(wù)和尺度-平移 GRU，在不依賴深度標注的情況下實現(xiàn)了清晰、泛化能力強的深度預(yù)測。在 KITTI 上達到最優(yōu)性能，并在多個零樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)卓越。

評價

該方法突破了傳統(tǒng)自監(jiān)督方法在細節(jié)保留上的瓶頸，也為其他無監(jiān)督密集預(yù)測任務(wù)提供了新思路。缺點是模型計算量較大，推理速度較慢。

未來可探索更高效的架構(gòu)設(shè)計，并將該框架推廣至深度補全、多視圖立體等任務(wù)中，進一步提升實用性和擴展性。

文章來源：CV煉丹術(shù)。