MindEye2

Otevřít váhy Stability AI,Medical AI Research Center (MedARC),Princeton University,University of Minnesota,University of Sydney,University of Waterloo June 2024

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti tohoto modelu jsou otevřené, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn. Každé číslo týkající se paměti a rychlosti vychází z této hodnoty, takže bychom raději nic neukázali, než fabrikaovaný odhad..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
Stability AI,Medical AI Research Center (MedARC),Princeton University,University of Minnesota,University of Sydney,University of Waterloo
Typ organizace
Industry,Research collective,Academia,Academia,Academia,Academia
Země
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America, Australia, Canada
Publikováno
15 June 2024
Autoři
Paul S. Scotti, Mihir Tripathy, Cesar Kadir Torrico Villanueva, Reese Kneeland, Tong Chen, Ashutosh Narang, Charan Santhirasegaran, Jonathan Xu, Thomas Naselaris, Kenneth A. Norman, Tanishq Mathew Abraham

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Medicine, Vision, Image generation
Úkol
Image captioning, Image generation
Základní model
Stable Diffusion XL (SDXL)

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

Výcviková data
tokens
Epochy
150

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Jak bylo ustanoveno
Hardware
Ladění výpočtů
8.1 × 10¹⁸ FLOP

312000000000000*24*3600*0.3 = 8.08704e+18

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Používané čipy
8
Čip-hodiny
24
Příkon
6.3 kW

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Open — downloadable
Přístup k modelu
Open weights (unrestricted)
Tréninkový kód
Open source

MIT License https://github.com/MedARC-AI/MindEyeV2/tree/main

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
MindEye2: Shared-Subject Models Enable fMRI-To-Image With 1 Hour of Data
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

MindEye2 byl zveřejněn Stability AI,Medical AI Research Center (MedARC),Princeton University,University of Minnesota,University of Sydney,University of Waterloo, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během June 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Research collective,Academia,Academia,Academia,Academia.

funguje v oblasti Medicine, Vision, Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image captioning, Image generation.

Staví na Stable Diffusion XL (SDXL). To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.

Odpovědi

MindEye2 — běžné otázky

01

MindEye2— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nemůžeme říct. Má otevřené váhy, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn a každý výpočet paměti a rychlosti začíná od toho čísla. Raději bychom ukázali nic než vykonstruovaný odhad.

02

MindEye2— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

03

MindEye2— kolik má parametrů?

Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.

04

MindEye2— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Stability AI,Medical AI Research Center (MedARC),Princeton University,University of Minnesota,University of Sydney,University of Waterloo, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry,Research collective,Academia,Academia,Academia,Academia.

05

MindEye2— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v June 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

06

MindEye2— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Medicine, Vision, Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image captioning, Image generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

07

MindEye2— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.