Atlantis: Enabling Underwater Depth Estimation with Stable Diffusion的输入

Atlantis: Enabling Underwater Depth Estimation with Stable Diffusion[^1]的工作主要依赖于深度扩散模型来估计水下场景的深度信息。其输入通常包括来自水下摄像头的图像。这些图像可能经过预处理，如色彩校正、去噪等，以便模型能够更准确地分析和估计深度。然而，具体的代码实现细节并未直接在提供的链接中给出，但可以推测，输入可能是单张或多张水下RGB图像。

具体操作流程可能包括：
1. **图像读取**：从文件或相机流中加载图像数据。

image = cv2.imread('underwater_image.jpg')  # 使用OpenCV或其他库

2. **预处理**：对图像进行标准化或增强，以适应深度学习模型。

preprocessed_image = preprocess(image)

3. **模型输入**：将预处理后的图像作为输入传递给Diffusion模型。

input_tensor = torch.tensor(preprocessed_image).unsqueeze(0)  # 增加通道维度
output_depth = model(input_tensor)  # 模型预测深度图

请注意，实际代码可能需要进一步安装所需的库（如PyTorch和相关深度学习模型包），并调整为项目特定的参数设置。