Stable Video Diffusion
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
- 25 November 2023
- Autoři
- Andreas Blattmann, Tim Dockhorn, Sumith Kulal, Daniel Mendelevitch, Maciej Kilian, Dominik Lorenz, Yam Levi, Zion English, Vikram Voleti, Adam Letts, Varun Jampani, Robin Rombach
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation, Video
- Úkol
- Image generation, Video generation, Text-to-video, Image-to-video
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
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
- 6.7 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
312000000000000 FLOP / GPU / sec [bf16 assumed] * 200000 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 6.7392e+22 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
- 384
- Čip-hodiny
- 200,000
- Příkon
- 304.6 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 (restricted use)
- Tréninkový kód
- Open (non-commercial)
- Hugging Face
- stabilityai
https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt Community License: Free for research, non-commercial, and commercial use by organizations and individuals generating annual revenue of US $1,000,000 (or local currency equivalent) or less, regardless of the source of that revenue. https://github.com/Stability-AI/generative-models
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Pravděpodobně nad 10²³ FLOP
- Yes
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Stable Video Diffusion: Scaling Latent Video Diffusion Models to Large Datasets
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Stable Video Diffusion byl zveřejněn Stability AI, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během November 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Image generation, Video, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation, Video generation, Text-to-video, Image-to-video.
Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou. Na Hugging Face je publikováno pod organizací stabilityai.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 6.7 × 10²² 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 Diffusion — běžné otázky
Stable Video Diffusion— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, Video, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation, Video generation, Text-to-video, Image-to-video. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Stable Video Diffusion— 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.
Stable Video Diffusion— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 6.7 × 10²² 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 Diffusion— 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 Diffusion— 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 Diffusion— 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 Diffusion— 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 Diffusion— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.