Show-1
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
- National University of Singapore
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Singapore
- Publié
- 27 September 2023
- Auteurs
- David Junhao Zhang, Jay Zhangjie Wu, Jia-Wei Liu, Rui Zhao, Lingmin Ran, Yuchao Gu, Difei Gao, Mike Zheng Shou
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Video
- Tâche
- Video generation, Text-to-video
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
- 160,358,400,000,000 tokens
WebVid-10M 10.7M video-caption pairs. 52K total video hours.
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 A100
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 (non-commercial)
- Code d'entraînement
- Unreleased
https://github.com/showlab/Show-1 don't see training code Attribution-NonCommercial 4.0 International
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.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
"Our approach achieves state-of-the-art performance on standard benchmarks including UCF-101 and MSR-VTT."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Show-1: Marrying Pixel and Latent Diffusion Models for Text-to-Video Generation
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Show-1 a été publié par National University of Singapore, dans le pays enregistré comme Singapore, durant September 2023. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Video, et est enregistré comme exécutant la tâche de video generation, Text-to-video.
Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.
Entraînement et provenance
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 160,358,400,000,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
Show-1 — questions courantes
Show-1— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Video, et est enregistré comme gérant la tâche de video generation, Text-to-video. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Show-1— 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.
Show-1— 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.
Show-1— 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.
Show-1— 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.
Show-1— qui l'a créé ?
Il a été publié par National University of Singapore, basé sur Singapore, une organisation catégorisée comme academia.
Show-1— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 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.
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.