XMC-GAN

Poids fermés Google Research April 2022

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
Type d'organisation
Industry
Pays
United States of America
Publié
14 April 2022
Auteurs
Han Zhang, Jing Yu Koh, Jason Baldridge, Honglak Lee, Yinfei Yang

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

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

"Models are trained with a batch size of 256. For reporting results in our paper, models are trained for 1000 epochs, and we report the scores corresponding to the checkpoint with the best FID score on the validation set."

Époques
1,000

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.

Pourquoi c'est suivi
SOTA improvement

"XMC-GAN also generalizes to the challenging Localized Narratives dataset (which has longer, more detailed descriptions), improving state-of-the-art FID from 48.70 to 14.12"

Confiance d'enregistrement
Unknown

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Cross-Modal Contrastive Learning for Text-to-Image Generation
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

D'où cela vient-il

XMC-GAN a été publié par Google Research, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2022. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de image generation, Text-to-image.

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.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : sOTA improvement.

Réponses

XMC-GAN — questions courantes

01

XMC-GAN— qui l'a créé ?

Il a été publié par Google Research, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

02

XMC-GAN— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans April 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.

03

XMC-GAN— 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. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

04

XMC-GAN— 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.

05

XMC-GAN— 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.

06

XMC-GAN— 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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.