StyleGAN-XL
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
- Max Planck Institute for Intelligent Systems,University of Tübingen
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- Germany
- Publikováno
- 5 May 2022
- Autoři
- Axel Sauer, Katja Schwarz, Andreas Geiger
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation
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
- 1.3 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
" to match the prior state-of-the-art performance of ADM [Dhariwal and Nichol 2021] at a resolution of 512^2 pixels, training the models on a single NVIDIA Tesla V100 takes 400 days compared to the previously required 1914 V100-days." 125000000000000 FLOP / GPU / sec * 9600 GPU-hours [for a 512 resolution SOTA result] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.296e+21 FLOP
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA V100
- Čip-hodiny
- 9,600
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/autonomousvision/stylegan-xl
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
- StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
StyleGAN-XL byl zveřejněn Max Planck Institute for Intelligent Systems,University of Tübingen, v zemi zaznamenané jako Germany, během May 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation.
Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.3 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
StyleGAN-XL — běžné otázky
StyleGAN-XL— 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.
StyleGAN-XL— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
StyleGAN-XL— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Max Planck Institute for Intelligent Systems,University of Tübingen, zakládající se na Germany, organizace zařazená jako academia,Academia.
StyleGAN-XL— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v May 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
StyleGAN-XL— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
StyleGAN-XL— 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.
StyleGAN-XL— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.3 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. 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.
StyleGAN-XL— 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.