Stable Video 3D (SV3D)
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
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 18 March 2024
- Autoři
- Vikram Voleti, Chun-Han Yao, Mark Boss, Adam Letts, David Pankratz, Dmitry Tochilkin, Christian Laforte, Robin Rombach, Varun Jampani
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision, 3D modeling
- Úkol
- 3D reconstruction
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
"All three models (SV3Du, SV3Dc, SV3Dp) are trained for 105k iterations in total (SV3Dp is trained unconditionally for 55k iterations and conditionally for 50k iterations), with an effective batch size of 64 on 4 nodes of 8 80GB A100 GPUs for around 6 days."
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.
- Výpočty pro trénink
- 5.2 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
4 nodes * 8 GPUs * 144 hours * 3600 sec / hour * 312000000000000 FLOP / GPU / hour * 0.3 [assumed utilization] / 3 models = 5.1757056e+20 FLOP
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
- 32
- Doba reálného času
- 144 hours
- Příkon
- 25.3 kW
"on 4 nodes of 8 80GB A100 GPUs for around 6 days." 6*24 = 144 hours
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 (non-commercial)
- Tréninkový kód
- Unreleased
- Hugging Face
- stabilityai
License: Stability AI Community License. NC https://huggingface.co/stabilityai/sv3d
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- SV3D: Novel Multi-view Synthesis and 3D Generation from a Single Image using Latent Video Diffusion
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Stable Video 3D (SV3D) byl zveřejněn Stability AI, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během March 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Vision, 3D modeling, a je zaznamenán jako vykonávající úkol 3D reconstruction.
Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto. Na Hugging Face je publikováno pod organizací stabilityai.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 5.2 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
Stable Video 3D (SV3D) — běžné otázky
Stable Video 3D (SV3D)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.2 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
Stable Video 3D (SV3D)— 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.
Stable Video 3D (SV3D)— 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.
Stable Video 3D (SV3D)— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Stable Video 3D (SV3D)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Stability AI, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
Stable Video 3D (SV3D)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v March 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Stable Video 3D (SV3D)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, 3D modeling, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol 3D reconstruction. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Stable Video 3D (SV3D)— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací stabilityai. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
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.