WGAN (Wasserstein GAN)
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
- Facebook AI Research,Courant Institute of Mathematical Sciences
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- United States of America, France
- Veröffentlicht
- 6 December 2017
- Autoren
- Martin Arjovsky, Soumith Chintala, Léon Bottou
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Image generation
- Aufgabe
- Image generation
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
- 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
- Unknown
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Wasserstein GAN
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
WGAN (Wasserstein GAN) wurde veröffentlicht von Facebook AI Research,Courant Institute of Mathematical Sciences, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2017. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Image generation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image generation.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
WGAN (Wasserstein GAN) — Häufige Fragen
WGAN (Wasserstein GAN)— 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.
WGAN (Wasserstein GAN)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
WGAN (Wasserstein GAN)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
WGAN (Wasserstein GAN)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Facebook AI Research,Courant Institute of Mathematical Sciences, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
WGAN (Wasserstein GAN)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
WGAN (Wasserstein GAN)— 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.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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