VideoPoet

Geschlossene Gewichtungen Google Research,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind 8B Parameter December 2023

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,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind
Organisationsart
Industry,Academia,Industry
Land
United States of America
Veröffentlicht
21 December 2023
Autoren
Dan Kondratyuk, Lijun Yu, Xiuye Gu, José Lezama, Jonathan Huang, Grant Schindler, Rachel Hornung, Vighnesh Birodkar, Jimmy Yan, Ming-Chang Chiu, Krishna Somandepalli, Hassan Akbari, Yair Alon, Yong Cheng, Josh Dillon, Agrim Gupta, Meera Hahn, Anja Hauth, David Hendon, Alonso Martinez, David Minnen, Mikhail Sirotenko, Kihyuk Sohn, Xuan Yang, Hartwig Adam, Ming-Hsuan Yang, Irfan Essa, Huisheng Wang,…

Was es tut

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

Domain
Video, Language, Audio
Aufgabe
Video generation, Audio generation, Text-to-video, Image-to-video, Video-to-video
Ansatz
Self-supervised learning

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.

Parameter
8B

Biggest model has 8B parameters; there are also experiments with 300M and 1B models.

Trainingsdaten
2,000,000,000,000 tokens

Section 5.1: "We train on a total of 1B image-text pairs and ∼270M videos (∼100M with paired text, of which ∼50M are used for high-quality finetuning, and ∼170M with paired audio) from the public internet and other sources, i.e. around 2 trillion tokens across all modalities."

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

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
474

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Woher es kam

VideoPoet wurde veröffentlicht von Google Research,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2023. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Academia,Industry.

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

Training und Herkunft

Der Trainingssatz lief auf etwa 2,000,000,000,000 Text-Tokens

Antworten

VideoPoet — Häufige Fragen

01

VideoPoet— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 8B. Biggest model has 8B parameters; there are also experiments with 300M and 1B models. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

02

VideoPoet— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Google Research,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia,Industry.

03

VideoPoet— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in December 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

04

VideoPoet— Wofür wird es verwendet?

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

05

VideoPoet— 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

VideoPoet— 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 25 May 2026

Die andere Richtung

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