HiDream Foundation Model 1.0
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
- HiDream
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 28 December 2024
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Video, Image generation, Vision, 3D modeling
- Aufgabe
- Video generation, Image-to-video, Text-to-video, Image generation, Text-to-image
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
- 10B
- Trainingsdaten
- tokens
10B - 13B Diffusion Transformer (DiT)
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
- API access
- 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
- Likely
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- The world's Most Powerful Multimodality Foundation Model
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
HiDream Foundation Model 1.0 wurde veröffentlicht von HiDream, im Land aufgezeichnet als China, während December 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Video, Image generation, Vision, 3D modeling, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet video generation, Image-to-video, Text-to-video, Image generation, Text-to-image.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
HiDream Foundation Model 1.0 — Häufige Fragen
HiDream Foundation Model 1.0— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Video, Image generation, Vision, 3D modeling, und wird als Bewältigung der Aufgabe von video generation, Image-to-video, Text-to-video, Image generation, Text-to-image. 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.
HiDream Foundation Model 1.0— 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.
HiDream Foundation Model 1.0— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
HiDream Foundation Model 1.0— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 10B. 10B - 13B Diffusion Transformer (DiT). 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.
HiDream Foundation Model 1.0— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von HiDream, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
HiDream Foundation Model 1.0— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
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