Image generation
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- University of Amsterdam
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Netherlands
- Publikováno
- 20 December 2013
- Authors
- DP Kingma, M Welling
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image clustering
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 784K
- Tréninková data
- 47,040,000 tokens
"We trained generative models (decoders) and corresponding encoders (a.k.a. recognition models) having 500 hidden units in case of MNIST" 784*500*2=784000 (Ignoring latent dimension)
"We trained generative models of images from the MNIST and Frey Face datasets" MNIST has 60k images https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database Frey Face has 2k images https://cs.nyu.edu/~roweis/data.html
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 4.8 × 10¹⁴ FLOP
- Jak bylo založeno
- Third-party estimation
From https://openai.com/blog/ai-and-compute/ Appendix "less than 0.0000055 pfs-days" (86400*10^15*0.0000055) Figure 2 shows evaluations with 10^8 training samples 6*784000*100000000=470400000000000
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Confident
- Citations
- 21,760
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Auto-Encoding Variational Bayes
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Background
Image generation was published by University of Amsterdam, in Netherlands, in December 2013. It comes out of academia.
It works in Vision, and is recorded as doing image clustering.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Producing it required around 4.8 × 10¹⁴ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
The training set ran to roughly 47,040,000 tokens.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: highly cited.
Odpovědi
Image generation — Časté dotazy
How many parameters does Image generation have?
Image generation has 784K parameters. "We trained generative models (decoders) and corresponding encoders (a.k.a. recognition models) having 500 hidden units in case of MNIST" 784*500*2=784000 (Ignoring latent dimension). That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Kdo vytvořil generování obrazů?
Image generation was published by University of Amsterdam, based in Netherlands, categorised as academia.
When was Image generation released?
Image generation was published in December 2013. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Image generation used for?
Image generation works in Vision, and is recorded as handling image clustering. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train Image generation?
Around 4.8 × 10¹⁴ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Image generation?
None. Image generation is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Image generation open source?
The licensing for Image generation was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.