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title: "Guía de estimación de profundidad, normales y albedo con Marigold V2 en ComfyUI"
description: "Estima profundidad, normales y albedo de una sola imagen en ComfyUI con Marigold V2: transformers de difusión Qwen-Image Edit con LoRAs dedicadas."
sidebarTitle: "Marigold V2"
translationSourceHash: 8e359643
translationFrom: tutorials/utility/marigold-v2.mdx
translationBlockHashes:
"_intro": 0bf716f6
"Model Installation": 94dd4b48
"Depth Estimation {#image_marigold_v2_depth_estimation}": cc9d0c86
"Surface Normal Estimation {#image_marigold_v2_surface_normal_estimation}": 18c0257f
"Albedo Estimation {#image_marigold_v2_albedo_estimation}": d9b6b8f9
"Marigold V2 Post-Process Node": a2806428
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import UpdateReminder from "/snippets/es/tutorials/update-reminder.mdx";
Marigold V2 es una familia de modelos de estimación monocular de Huawei Bayer Lab que reutilizan un diffusion transformer (Qwen-Image Edit 2509) para la estimación de geometría e imágenes intrínsecas. A partir de una sola imagen RGB, los modelos predicen un mapa de profundidad, normales de superficie o albedo, dando continuidad al Marigold original (CVPR 2024), que reutilizó Stable Diffusion para esa misma tarea. Los modelos V2 se distribuyen como LoRAs sobre un modelo de difusión base compartido, lo que mantiene pequeña cada descarga y hace que la estructura del flujo de trabajo sea idéntica en las tres tareas.
En comparación con las redes de profundidad clásicas, el enfoque basado en difusión produce predicciones nítidas y conscientes de los bordes, y generaliza a imágenes de dominio abierto sin reentrenamiento. Entre los usos típicos están el control guiado por profundidad para la generación de imágenes y video, los pipelines de reconstrucción de escenas 3D, el relighting y la edición de materiales a partir del albedo estimado.
Marigold V2 es compatible de forma nativa con ComfyUI. Actualiza a la última versión de [ComfyUI](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI) antes de empezar.
## Instalar el modelo
Cada flujo de trabajo usa cuatro archivos: el modelo de difusión base compartido, más un LoRA, un VAE y un embedding de acondicionamiento específicos de cada tarea. Las tres tareas usan archivos distintos de LoRA, VAE y acondicionamiento, así que cada sección de flujo de trabajo a continuación enlaza los archivos exactos que necesita.
El modelo de difusión base se comparte entre los tres flujos de trabajo:
qwen_image_edit_2509_int8_convrot.safetensors → ComfyUI/models/diffusion_models/
Si planeas ejecutar las tres tareas, descarga los LoRA, VAE y embeddings de acondicionamiento de cada tarea desde las secciones de flujo de trabajo y guárdalos como se indica en cada sección.
## Estimación de profundidad {#image_marigold_v2_depth_estimation}
Predice un mapa de profundidad a partir de una sola imagen. La predicción decodificada se normaliza para que las superficies cercanas aparezcan brillantes.
Abrir en Comfy Cloud
Descarga el JSON o busca "Depth Estimation: Marigold V2" en la Biblioteca de plantillas
**Materiales de entrada**
Sube este archivo al nodo `LoadImage` correspondiente:
Nodo `LoadImage` · `ev_suv_gold_desert_pavilion.png`
### 1. Pasos para ejecutar
1. Carga tu imagen de entrada en el nodo `LoadImage`
2. Pon en cola el flujo de trabajo: el modelo base se ejecuta con el LoRA de profundidad y el nodo Posprocesado de Marigold V2 normaliza la predicción decodificada
3. Guarda o previsualiza el mapa de profundidad resultante
### 2. Descargas de modelos
marigold_v2_depth_log_stage2.safetensors → ComfyUI/models/loras/
marigold_v2_depth_log_stage2_vae.safetensors → ComfyUI/models/vae/
marigold_v2_depth_conditioning.safetensors → ComfyUI/models/embeddings/
```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 loras/
│ │ └── marigold_v2_depth_log_stage2.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ └── marigold_v2_depth_log_stage2_vae.safetensors
│ └── 📂 embeddings/
│ └── marigold_v2_depth_conditioning.safetensors
```
## Estimación de normales de superficie {#image_marigold_v2_surface_normal_estimation}
Predice las normales de superficie por píxel a partir de una sola imagen. La salida asigna a cada píxel la dirección hacia la que mira la superficie, lo que resulta útil para volver a iluminar la escena y para el análisis de geometría.
Abrir en Comfy Cloud
Descarga el JSON o busca "Surface Normal Estimation: Marigold V2" en la Biblioteca de plantillas
**Materiales de entrada**
Sube este archivo al nodo `LoadImage` correspondiente:
Nodo `LoadImage` · `greek_statue_orange_cloth.png`
### 1. Pasos para ejecutar
1. Carga tu imagen de entrada en el nodo `LoadImage`
2. Encola el flujo de trabajo con el LoRA de normales cargado
3. Guarda o previsualiza el mapa de normales resultante
### 2. Descargas de modelos
marigold_v2_normals.safetensors → ComfyUI/models/loras/
marigold_v2_normals_vae.safetensors → ComfyUI/models/vae/
marigold_v2_normals_conditioning.safetensors → ComfyUI/models/embeddings/
```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 loras/
│ │ └── marigold_v2_normals.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ └── marigold_v2_normals_vae.safetensors
│ └── 📂 embeddings/
│ └── marigold_v2_normals_conditioning.safetensors
```
## Estimación de albedo {#image_marigold_v2_albedo_estimation}
Predice el albedo (color intrínseco) de una sola imagen, separando el color del material de la iluminación y el sombreado. La salida se convierte a sRGB con el nodo Marigold V2 Post-Process.
Open in Comfy Cloud
Descarga el JSON o busca "Albedo Estimation: Marigold V2" en la Biblioteca de plantillas
**Materiales de entrada**
Sube este archivo al nodo `LoadImage` correspondiente:
Nodo `LoadImage` · `flower_with_texture.png`
### 1. Pasos para ejecutar
1. Carga tu imagen de entrada en el nodo `LoadImage`
2. Pon el flujo de trabajo en cola con el LoRA de albedo cargado
3. Guarda o previsualiza la imagen de albedo resultante
### 2. Descargas de modelos
marigold_v2_albedo.safetensors → ComfyUI/models/loras/
marigold_v2_albedo_vae.safetensors → ComfyUI/models/vae/
marigold_v2_albedo_conditioning.safetensors → ComfyUI/models/embeddings/
```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│ ├── 📂 loras/
│ │ └── marigold_v2_albedo.safetensors
│ ├── 📂 vae/
│ │ └── marigold_v2_albedo_vae.safetensors
│ └── 📂 embeddings/
│ └── marigold_v2_albedo_conditioning.safetensors
```
## Nodo de posprocesado de Marigold V2
Todos los flujos de trabajo terminan en el nodo **Posprocesado de Marigold V2**, que convierte la predicción decodificada sin procesar en una imagen que puedes ver. La opción **prediction** debe coincidir con la tarea:
- **depth**: normaliza la predicción para que las superficies cercanas se vean brillantes
- **normals**: asigna los valores sin procesar a normales de superficie unitarias
- **albedo**: convierte la predicción a sRGB