W.A.L.T
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
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
- Stanford University,Google Research,Georgia Institute of Technology
- Typ organizace
- Academia,Industry,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 11 December 2023
- Autoři
- Agrim Gupta, Lijun Yu, Kihyuk Sohn, Xiuye Gu, Meera Hahn, Li Fei-Fei, Irfan Essa, Lu Jiang, José Lezama
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Video
- Úkol
- Video generation, Text-to-video
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 4.7B
- Výcviková data
- tokens
"We train our base model at resolution 17 × 128 × 128 (3B parameters), and two 2× cascaded super-resolution models for 17 × 128 × 224 → 17 × 256 × 448 (L, 1.3B, p = 2) and 17 × 256 × 448 → 17 × 512 × 896 (L, 419M, p = 2) respectively" 3B + 1.3B + 419M = 4.719B
"We train W.A.L.T for text-to-video jointly on text-image and text-video pairs (Sec. 4.2). We used a dataset of ∼970M text-image pairs and ∼89M text-video pairs from the public internet and internal sources. "
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
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
"these design decisions enable us to achieve state-of-the-art performance on established video (UCF-101 and Kinetics-600) and image (ImageNet) generation benchmarks without using classifier free guidance"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Photorealistic Video Generation with Diffusion Models
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
W.A.L.T byl zveřejněn Stanford University,Google Research,Georgia Institute of Technology, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Industry,Academia.
funguje v oblasti Video, a je zaznamenán jako vykonávající úkol video generation, Text-to-video.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.
Odpovědi
W.A.L.T — běžné otázky
W.A.L.T— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 4.7B. "We train our base model at resolution 17 × 128 × 128 (3B parameters), and two 2× cascaded super-resolution models for 17 × 128 × 224 → 17 × 256 × 448 (L, 1.3B, p = 2) and 17 × 256 × 448 → 17 × 512 × 896 (L, 419M, p = 2) respectively" 3B + 1.3B + 419M = 4.719B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
W.A.L.T— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Stanford University,Google Research,Georgia Institute of Technology, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry,Academia.
W.A.L.T— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
W.A.L.T— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Video, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol video generation, Text-to-video. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
W.A.L.T— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
W.A.L.T— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
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.