Perfusion
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University
- Organisationstyp
- Industry,Academia,Academia
- Land
- United States of America, Israel
- Veröffentlicht
- 2 May 2023
- Autoren
- Yoad Tewel, Rinon Gal, Gal Chechik, Yuval Atzmon
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Image generation
- Aufgabe
- Text-to-image
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Der Trainingslauf
Was physisch notwendig war, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Trainingscode
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Unknown
- Zitationen
- 237
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Key-Locked Rank One Editing for Text-to-Image Personalization
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Perfusion was published by NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University, in United States of America, in May 2023. industry,Academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Image generation, and is recorded as doing text-to-image.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Antworten
Perfusion — Häufig gestellte Fragen
Is Perfusion open source?
No. Perfusion has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Perfusion have?
No parameter count has been published for Perfusion, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Perfusion?
Perfusion was published by NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University, based in United States of America, categorised as industry,Academia,Academia.
When was Perfusion released?
Perfusion was published in May 2023. 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 Perfusion used for?
Perfusion works in Image generation, and is recorded as handling text-to-image. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run Perfusion?
None. Perfusion 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.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.