Vidu

Geschlossene Gewichtungen Tsinghua University,ShengShu April 2024

Keine Schätzung

Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell

Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation
Tsinghua University,ShengShu
Organisationsart
Academia,Industry
Land
China
Veröffentlicht
27 April 2024
Autoren
Fan Bao, Chendong Xiang, Gang Yue, Guande He, Hongzhou Zhu, Kaiwen Zheng, Min Zhao, Shilong Liu, Yaole Wang, Jun Zhu

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Video
Aufgabe
Video generation, Text-to-video

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Trainingsdaten
tokens

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte
Closed — provider access only
Modellzugang
API access
Training-Code
Unreleased

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit
Unknown

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
我国自研视频大模型面向全球上线 Vidu: a Highly Consistent, Dynamic and Skilled Text-to-Video Generator with Diffusion Models
Zuletzt aktualisiert
28 November 2025

Was die Zahlen bedeuten

Was dieses Modell ist

Vidu wurde veröffentlicht von Tsinghua University,ShengShu, im Land aufgezeichnet als China, während April 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Industry.

Es funktioniert im Bereich von Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet video generation, Text-to-video.

Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.

Antworten

Vidu — Häufige Fragen

01

Vidu— Wie viele Parameter hat es?

Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.

02

Vidu— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Tsinghua University,ShengShu, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.

03

Vidu— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in April 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

04

Vidu— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von video generation, Text-to-video. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

05

Vidu— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.

06

Vidu— Ist es Open-Source?

Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.