MaskGIT (ImageNet)
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
- 8 February 2022
- Autoři
- Huiwen Chang, Han Zhang, Lu Jiang, Ce Liu, William T. Freeman
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation, Image-to-image
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 227M
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 300
227M Table 1
"For each dataset, we only train a single autoencoder, decoder, and codebook with 1024 tokens on cropped 256x256 images for all the experiments. The image is always compressed by a fixed factor of 16, i.e. from H ˆW to a grid of tokens in the size of h ˆ w, where h=H{16 and w=W{16. We find that this autoencoder, together with the codebook, can be reused to synthesize 512ˆ512 images." "All models are trained on 4x4 TPU devices with a batch size of 256. ImageNet models are trained for 300 epochs …
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Používané čipy
- 16
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
"Our experiments demonstrate that MaskGIT significantly outperforms the state-of-the-art transformer model on the ImageNet dataset, and accelerates autoregressive decoding by up to 64x"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- MaskGIT: Masked Generative Image Transformer
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
MaskGIT (ImageNet) byl zveřejněn Google Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během February 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation, Image-to-image.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
MaskGIT (ImageNet) — běžné otázky
MaskGIT (ImageNet)— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
MaskGIT (ImageNet)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 227M. 227M Table 1. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
MaskGIT (ImageNet)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
MaskGIT (ImageNet)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v February 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
MaskGIT (ImageNet)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation, Image-to-image. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
MaskGIT (ImageNet)— 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.
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.