ControlNet (SDv2)
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Stability AI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 26 November 2023
- Szerzők
- Lvmin Zhang, Anyi Rao, Maneesh Agrawala
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image-to-image
- Alapmodell
- Stable Diffusion 2.1
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
200k training samples
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Hogyan jött létre
- Hardware
- Finomhangolás számítás
- 2.1 × 10¹⁹ FLOP
160000000000000 FLOP/GPU/sec [3090Ti reported, bf16 assumed] * 120 hours * 3600 sec / hour * 1 GPU * 0.3 [assumed utilization] = 20736000000000000000 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti
- Használt chipek
- 1
- Fali óra idő
- 120 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 490 W
"one single NVIDIA RTX 3090Ti, and 5 days of training"
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
ControlNet (SDv2) ki lett adva által Stability AI, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt November 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image-to-image.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, Stable Diffusion 2.1. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Válaszok
ControlNet (SDv2) — gyakori kérdések
ControlNet (SDv2)— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
ControlNet (SDv2)— Ki készítette ezt?
Kiadta Stability AI, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
ControlNet (SDv2)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ControlNet (SDv2)— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image-to-image. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
ControlNet (SDv2)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
ControlNet (SDv2)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..