DiT-XL/2 + CADS
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
- ETH Zurich,Disney Research
- Organisationsart
- Academia,Industry
- Land
- Switzerland, United States of America
- Veröffentlicht
- 26 October 2023
- Autoren
- Seyedmorteza Sadat, Jakob Buhmann, Derek Bradley, Otmar Hilliges, Romann M. Weber
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Image generation
- Aufgabe
- Image generation
- Basis-Modell
- DiT-XL/2
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
- 675M
- Trainingsdaten
- tokens
original parameter count for DiT-XL/2
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.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
"Further, using an existing pretrained diffusion model, CADS achieves a new state-of-the-art FID of 1.70 and 2.31 for class-conditional ImageNet generation at 256×256 and 512×512 respectively"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- CADS: Unleashing the Diversity of Diffusion Models through Condition-Annealed Sampling
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
DiT-XL/2 + CADS wurde veröffentlicht von ETH Zurich,Disney Research, im Land aufgezeichnet als Switzerland, während October 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Industry.
Es funktioniert im Bereich von Image generation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image generation.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, DiT-XL/2. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
DiT-XL/2 + CADS — Häufige Fragen
DiT-XL/2 + CADS— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 675M. original parameter count for DiT-XL/2. 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.
DiT-XL/2 + CADS— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von ETH Zurich,Disney Research, basiert auf Switzerland, eine als kategorisierte Organisation academia,Industry.
DiT-XL/2 + CADS— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
DiT-XL/2 + CADS— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Image generation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image generation. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
DiT-XL/2 + CADS— 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.
DiT-XL/2 + CADS— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Die andere Richtung
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