Lumiere
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology
- Tipo de Organización
- Industry,Academia,Academia,Academia
- País
- United States of America, Israel
- Publicado
- 23 January 2024
- Autores
- Omer Bar-Tal, Hila Chefer, Omer Tov, Charles Herrmann, Roni Paiss, Shiran Zada, Ariel Ephrat, Junhwa Hur, Guanghui Liu, Amit Raj, Yuanzhen Li, Michael Rubinstein, Tomer Michaeli, Oliver Wang, Deqing Sun, Tali Dekel, Inbar Mosseri
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Video, Vision
- Tarea
- Video generation, Text-to-video, Image-to-video
- Enfoque
- Self-supervised learning
- Modelo base
- Imagen
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 200
We train our T2V model on a dataset containing 30M videos along with their text caption. The videos are 80 frames long at 16 fps (5 seconds). The base model is trained at 128×128 and the SSR outputs 1024 × 1024 frames. 30M videos * 80 frame/video = 2.4B
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 477
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Lumiere fue publicado por Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, en el país registrado como United States of America, durante January 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es industry,Academia,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Video, Vision, y se registra como realizando la tarea de video generation, Text-to-video, Image-to-video.
Su punto de partida fue un modelo base existente, Imagen. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
Lumiere — preguntas comunes
Lumiere— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Lumiere— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
Lumiere— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
Lumiere— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Academia,Academia,Academia.
Lumiere— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en January 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
Lumiere— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Video, Vision, y se registra como manejando la tarea de video generation, Text-to-video, Image-to-video. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.