Discriminator Guidance

Ανοιχτά βάρη Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),NAVER November 2022

Καμία εκτίμηση

Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο

Τα βάρη αυτού του μοντέλου είναι OPEN, αλλά κανένας αριθμός παραμέτρων δεν έχει δημοσιευθεί γι' αυτό. Κάθε FIGURE μνήμης και ταχύτητας ξεκινά από αυτόν τον αριθμό, οπότε θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα παρά μια κατασκευασμένη εκτίμηση..

Περιηγηθείτε σε μοντέλα που μπορείτε να εκτελέσετε αντί για

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση
Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),NAVER
Τύπος οργανισμού
Academia,Industry
Χώρα
Korea (Republic of)
Δημοσιευμένο
28 November 2022
Συγγραφείς
Dongjun Kim, Yeongmin Kim, Se Jung Kwon, Wanmo Kang, Il-Chul Moon

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
Image generation
Εργασία
Image generation
Αριθμητική μορφή
FP16

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

Δεδομένα εκπαίδευσης
327,978,752 tokens
Εποχές
10

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών
2.2 × 10²⁰ FLOP

481 hours * 312 TFLOPS (A100) * 40% utilization

Πώς ιδρύθηκε
Hardware

Η εκπαίδευση run

Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.

Υλικό εκπαίδευσης
NVIDIA A100 PCIe
Χρόνος τοίχου
481 hours (20 days)

Table 6

Κόστος υπολογισμού
$338

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη
Open — downloadable
Πρόσβαση μοντέλου
Open weights (non-commercial)
Κωδικός εκπαίδευσης
Open (non-commercial)

https://github.com/alsdudrla10/DG Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International checkpoints and train code here: https://github.com/alsdudrla10/DG/blob/main/README.md

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Γιατί παρακολουθείται
SOTA improvement

"Using our algorithm, we achive state-of-the-art results on ImageNet 256x256 with FID 1.83 and recall 0.64, similar to the validation data's FID (1.68) and recall (0.66)." https://paperswithcode.com/paper/refining-generative-process-with

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Confident
Παραπομπές
110

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά
Refining Generative Process with Discriminator Guidance in Score-based Diffusion Models
Τελευταία ενημέρωση
25 May 2026

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Σχετικά με αυτό το μοντέλο

Discriminator Guidance δημοσιεύθηκε από Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),NAVER, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Korea (Republic of), κατά τη διάρκεια November 2022. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως academia,Industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του image generation.

Τα ανοιχτά βάρη είναι αυτά που τοποθετούν αυτή τη σελίδα στον υπολογιστή αντί να είναι μόνο στον κατάλογο: είναι ένα μοντέλο που μπορείς να κρατήσεις πραγματικά.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Η εκπαιδευτική εκτέλεση καταναλώνει περίπου 2.2 × 10²⁰ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 PCIe. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Η εκπαίδευση κατανάλωσε ένα σύνολο περίπου 327,978,752 κωδικοί κειμένου

Το κριτήριο συμπερασμού του: sOTA improvement.

Απαντήσεις

Discriminator Guidance — κοινές ερωτήσεις

01

Discriminator Guidance— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Image generation, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του image generation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

02

Discriminator Guidance— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Οι παράμετροι είναι δημοσιευμένες, αν και δεν κρατάμε σύνδεσμο αποθετηρίου γι' αυτό. Αυτή η ιστοσελίδα υπολογίζει τις απαιτήσεις υλικού αντί να φιλοξενεί αρχεία μοντέλων.

03

Discriminator Guidance— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 2.2 × 10²⁰ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 PCIe. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

04

Discriminator Guidance— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Δεν μπορούμε να πούμε. Έχει OPEN WEIGHTS, αλλά δεν έχει δημοσιευτεί καμία μέτρηση παραμέτρων για αυτό, και όλοι οι υπολογισμοί ΜΝΗΜΗΣ και ταχύτητας ξεκινούν από αυτόν τον αριθμό. Θα προτιμούσαμε να μην δείξουμε τίποτα από το να δώσουμε μια κατασκευασμένη εκτίμηση.

05

Discriminator Guidance— είναι ανοιχτού κώδικα;

Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.

06

Discriminator Guidance— πόσες παραμέτρους έχει;

Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.

07

Discriminator Guidance— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST),NAVER, βασισμένο σε Korea (Republic of), μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Industry.

08

Discriminator Guidance— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε November 2022. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 25 May 2026

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.

Όλα τα μοντέλα AI