Projected GAN
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
- Heidelberg University
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Germany
- Publié
- 1 November 2021
- Auteurs
- Axel Sauer, Kashyap Chitta, Jens Müller, Andreas Geiger
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
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
- 3,000,000 tokens
They experiment with 22 image datasets. Largest appears to be LSUN-Bedroom at 3M images.
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 1.1 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
"With this setting, each experiment takes roughly 100-200 GPU hours on a NVIDIA V100, for more details we refer to the appendix." "We conduct our experiments on an internal cluster with several nodes, each with up to 8 Quadro RTX 6000 or NVIDIA V100 using PyTorch 1.7.1 and CUDA 11.0." In appendix table 7, takes 10.1 seconds per 1k images on 8 Quadro RTX 6000s. Longest training run for Projected GAN appears to be in Figure 4 (left), at 14M images, though this is overtrained and the largest chec…
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,NVIDIA Quadro RTX 6000
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/autonomousvision/projected-gan
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
- Confident
- Citations
- 280
Table 3 "It is further compatible with resolutions of up to one Megapixel and advances the state-of-the-art Fréchet Inception Distance (FID) on twenty-two benchmark datasets"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Projected GANs Converge Faster
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Projected GAN a été publié par Heidelberg University, dans le pays enregistré comme Germany, durant November 2021. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme exécutant la tâche de image generation.
Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.1 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100,NVIDIA Quadro RTX 6000. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 3,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
Projected GAN — questions courantes
Projected GAN— qui l'a créé ?
Il a été publié par Heidelberg University, basé sur Germany, une organisation catégorisée comme academia.
Projected GAN— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2021. 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.
Projected GAN— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, et est enregistré comme gérant la tâche de image generation. 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.
Projected GAN— 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.
Projected GAN— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.1 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA V100,NVIDIA Quadro RTX 6000. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
Projected GAN— 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.
Projected GAN— 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.
Projected 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.
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.