Lumiere

Geschlossene Gewichtungen Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology January 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
Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology
Organisationsart
Industry,Academia,Academia,Academia
Land
United States of America, Israel
Veröffentlicht
23 January 2024
Autoren
Omer Bar-Tal, Hila Chefer, Omer Tov, Charles Herrmann, Roni Paiss, Shiran Zada, Ariel Ephrat, Junhwa Hur, Guanghui Liu, Amit Raj, Yuanzhen Li, Michael Rubinstein, Tomer Michaeli, Oliver Wang, Deqing Sun, Tali Dekel, Inbar Mosseri

Was es tut

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

Domain
Video, Vision
Aufgabe
Video generation, Text-to-video, Image-to-video
Ansatz
Self-supervised learning
Basis-Modell
Imagen

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

We train our T2V model on a dataset containing 30M videos along with their text caption. The videos are 80 frames long at 16 fps (5 seconds). The base model is trained at 128×128 and the SSR outputs 1024 × 1024 frames. 30M videos * 80 frame/video = 2.4B

Epochen
200

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
Unreleased
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
Confident
Zitationen
477

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Über dieses Modell

Lumiere wurde veröffentlicht von Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, im Land aufgezeichnet als United States of America, während January 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Academia,Academia,Academia.

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

Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, Imagen. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.

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

Antworten

Lumiere — Häufige Fragen

01

Lumiere— 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.

02

Lumiere— Ist es Open-Source?

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

03

Lumiere— Wie viele Parameter hat es?

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

04

Lumiere— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia,Academia,Academia.

05

Lumiere— Wann wurde es veröffentlicht?

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

06

Lumiere— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Video, Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von video generation, Text-to-video, Image-to-video. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

Die andere Richtung

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