CTM (CIFAR-10)
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..
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
- Stanford University,Sony
- Type d'organisation
- Academia,Industry
- Pays
- United States of America, Japan
- Publié
- 1 October 2023
- Auteurs
- Dongjun Kim, Chieh-Hsin Lai, Wei-Hsiang Liao, Naoki Murata, Yuhta Takida, Toshimitsu Uesaka, Yutong He, Yuki Mitsufuji, Stefano Ermon
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Image generation
- Tâche
- Image generation, Text-to-image
- Format numérique
- FP16
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
- 1.7
- Taille de lot
- 128
100K training iterations / 60K images in the training dataset = 1.7 epochs
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA V100
- Chips utilisés
- 4
- Consommation d'énergie
- 2.4 kW
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
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (unrestricted)
- Code d'entraînement
- Open source
MIT license https://github.com/Kim-Dongjun/ctm-cifar10 https://drive.google.com/drive/folders/1ei4PLmTrAlj-j_yUfLqXSpI5OOIqDlgv
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.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 387
"CTM... achieves new state-of-the-art FIDs for single-step diffusion model sampling on CIFAR-10 (FID 1.73)"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
CTM (CIFAR-10) a été publié par Stanford University,Sony, dans le pays enregistré comme United States of America, durant October 2023. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de image generation, Text-to-image.
Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable.
Entraînement et provenance
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
CTM (CIFAR-10) — questions courantes
CTM (CIFAR-10)— 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.
CTM (CIFAR-10)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Stanford University,Sony, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Industry.
CTM (CIFAR-10)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2023. 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.
CTM (CIFAR-10)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme gérant la tâche de image generation, Text-to-image. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
CTM (CIFAR-10)— où puis-je le télécharger ?
Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.
CTM (CIFAR-10)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.
CTM (CIFAR-10)— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
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.