Diffusion-GAN
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
- UT Austin,Microsoft
- Typ organizace
- Academia,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 5 June 2022
- Autoři
- Zhendong Wang, Huangjie Zheng, Pengcheng He, Weizhu Chen, Mingyuan Zhou
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation, Text-to-image
- Číselný formát
- FP16
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
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA V100
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
- Hugging Face
- zhendongw
MIT license https://github.com/Zhendong-Wang/Diffusion-GAN https://huggingface.co/zhendongw/diffusion-gan/tree/main
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
- Unknown
- Citace
- 327
Table 1 "We demonstrate the advantages of Diffusion-GAN over strong GAN baselines on various datasets, showing that it can produce more realistic images with higher stability and data efficiency than state-of-the-art GANs." "Quantitatively, Diffusion StyleGAN2 outperforms all the GAN baselines in generation diversity, as measured by Recall, on all 6 benchmark datasets and outperforms them in FID by a clear margin on 5 out of the 6 benchmark datasets."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Diffusion-GAN byl zveřejněn UT Austin,Microsoft, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2022. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Industry.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation, Text-to-image.
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 zhendongw.
Trénink a původ
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
Diffusion-GAN — běžné otázky
Diffusion-GAN— 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.
Diffusion-GAN— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Diffusion-GAN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností UT Austin,Microsoft, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry.
Diffusion-GAN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Diffusion-GAN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation, Text-to-image. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Diffusion-GAN— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací zhendongw. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
Diffusion-GAN— 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.
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.