PG-SWGAN
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
- ETH Zurich
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Switzerland
- Publikováno
- 15 June 2019
- Autoři
- Jiqing Wu, Zhiwu Huang, Dinesh Acharya, Wen Li, Janine Thoma, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation
- Číselný formát
- FP32
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
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
- Open (non-commercial)
looks like code but no weights, no license specified: https://github.com/musikisomorphie/swd
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
- 136
"For fair comparison, we equip the same progressive growing architecture with our proposed SWGAN objective and its dual SWD blocks (PG-SWGAN). As shown in Fig. 3 (Right) and Fig. 5, our PG-SWGAN can outperform PG-WGAN in terms of both qualitative and quantitative comparison on the CelebA-HQ and LSUN datasets"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Sliced Wasserstein Generative Models
- Nap poslední aktualizace
- 1 December 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
PG-SWGAN byl zveřejněn ETH Zurich, v zemi zaznamenané jako Switzerland, během June 2019. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation.
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
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
PG-SWGAN — běžné otázky
PG-SWGAN— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
PG-SWGAN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností ETH Zurich, zakládající se na Switzerland, organizace zařazená jako academia.
PG-SWGAN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2019. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
PG-SWGAN— 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.
PG-SWGAN— 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.
PG-SWGAN— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
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.