Lumiere
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology
- Type d'organisation
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Pays
- United States of America, Israel
- Publié
- 23 January 2024
- Auteurs
- 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
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Video, Vision
- Tâche
- Video generation, Text-to-video, Image-to-video
- Approche
- Self-supervised learning
- Modèle de base
- Imagen
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
- Époques
- 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
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 477
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Lumiere a été publié par Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, dans le pays enregistré comme United States of America, durant January 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry,Academia,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Video, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de video generation, Text-to-video, Image-to-video.
Son point de départ était un modèle de base existant, Imagen. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Réponses
Lumiere — questions courantes
Lumiere— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Lumiere— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Lumiere— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
Lumiere— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia,Academia,Academia.
Lumiere— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Lumiere— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Video, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de video generation, Text-to-video, Image-to-video. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.