PixelCNN++
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
- OpenAI
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 19 January 2017
- Autoři
- Tim Salimans, Andrej Karpathy, Xi Chen, Diederik P. Kingma
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
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 + Apache 2.0 https://github.com/openai/pixel-cnn?tab=readme-ov-file
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Unknown
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- PixelCNN++: Improving the PixelCNN with Discretized Logistic Mixture Likelihood and Other Modifications
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
PixelCNN++ byl zveřejněn OpenAI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2017. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation.
Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou.
Odpovědi
PixelCNN++ — běžné otázky
PixelCNN++— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
PixelCNN++— 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.
PixelCNN++— 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.
PixelCNN++— 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.
PixelCNN++— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
PixelCNN++— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností OpenAI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
PixelCNN++— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.