Phenaki
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
- University College London (UCL),University of Michigan,Google Brain
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Industry
- Pays
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Publié
- 5 October 2022
- Auteurs
- Ruben Villegas, Mohammad Babaeizadeh, Pieter-Jan Kindermans, Hernan Moraldo, Han Zhang, Mohammad Taghi Saffar, Santiago Castro, Julius Kunze, Dumitru Erhan
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
- Approche
- Self-supervised learning
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.
- paramètres
- 1.8B
- Données d'entraînement
- tokens
Unless specified otherwise, we train a 1.8B parameter Phenaki model on a corpus of ∼15M textvideo pairs at 8 FPS mixed with ∼50M text-images plus ∼400M pairs of LAION-400M [41] (more details in Appendix B.3). The model used in the visualisations in this paper was trained for 1 million steps at a batch size of 512, which took less than 5 days. In this setup 80% of the training data came from the video dataset and each image dataset contributed 10%.
Unless specified otherwise, we train a 1.8B parameter Phenaki model on a corpus of ∼15M textvideo pairs at 8 FPS mixed with ∼50M text-images plus ∼400M pairs of LAION-400M [41] (more details in Appendix B.3). The model used in the visualisations in this paper was trained for 1 million steps at a batch size of 512, which took less than 5 days. In this setup 80% of the training data came from the video dataset and each image dataset contributed 10%.
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.
- Modèle de fondation
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Citations
- 545
"To the best of our knowledge, this is the first time a paper studies generating videos from time variable prompts" They don't claim any absolute SOTA results
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Phenaki: Variable Length Video Generation From Open Domain Textual Description
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Phenaki a été publié par University College London (UCL),University of Michigan,Google Brain, dans le pays enregistré comme United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durant October 2022. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Video, et est enregistré comme exécutant la tâche de video generation, Text-to-video.
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.
Entraînement et provenance
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
Phenaki — questions courantes
Phenaki— 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.
Phenaki— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.8B. Unless specified otherwise, we train a 1.8B parameter Phenaki model on a corpus of ∼15M textvideo pairs at 8 FPS mixed with ∼50M text-images plus ∼400M pairs of LAION-400M [41] (more details in Appendix B.3). The model used in the visualisations in this paper was trained for 1 million steps at a batch size of 512, which took less than 5 days. In this setup 80% of the training data came from the video dataset and each image dataset contributed 10%. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
Phenaki— qui l'a créé ?
Il a été publié par University College London (UCL),University of Michigan,Google Brain, basé sur United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Industry.
Phenaki— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2022. 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.
Phenaki— 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.
Phenaki— 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.
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.