RINO：让RGB成为视觉的统一语言
传统视觉模型需为不同任务设计特定架构。RINO提出统一RGB接口，将深度估计、分割、姿态等任务转化为RGB-to-RGB编辑。通过冻结的通用图像编辑器（如Qwen-Image-Edit）和文本提示，实现零样本迁移。实验涵盖深度、法线、分割、检测、姿态及条件生成等20+任务。需注意：深度评估采用仿射不变协议，生成任务分辨率与基线不同，检测任务使用Oracle-class设置。
零样本学习
ZipDepth：6.1M参数实现零样本单目深度估计的实时部署
ZipDepth 是一个仅含 6.1M 参数的轻量级单目深度估计网络，通过从 Foundation Model 进行大规模知识蒸馏和硬件自适应架构设计，在嵌入式设备上实现了实时推理与卓越的零样本泛化能力。本文介绍了 ZipDepth 的架构设计、训练策略、实验结果及局限性，为嵌入式设备上的实时深度估计提供了新的解决方案。