XMC-GAN
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
- Google Research
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 14 April 2022
- Autoři
- Han Zhang, Jing Yu Koh, Jason Baldridge, Honglak Lee, Yinfei Yang
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
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
- Epochy
- 1,000
"Models are trained with a batch size of 256. For reporting results in our paper, models are trained for 1000 epochs, and we report the scores corresponding to the checkpoint with the best FID score on the validation set."
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
- Unknown
"XMC-GAN also generalizes to the challenging Localized Narratives dataset (which has longer, more detailed descriptions), improving state-of-the-art FID from 48.70 to 14.12"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Cross-Modal Contrastive Learning for Text-to-Image Generation
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
XMC-GAN byl zveřejněn Google Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation, Text-to-image.
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
XMC-GAN — běžné otázky
XMC-GAN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
XMC-GAN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
XMC-GAN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation, Text-to-image. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
XMC-GAN— 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.
XMC-GAN— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
XMC-GAN— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
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.