Stable Video Diffusion
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
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
- 25 November 2023
- Szerzők
- Andreas Blattmann, Tim Dockhorn, Sumith Kulal, Daniel Mendelevitch, Maciej Kilian, Dominik Lorenz, Yam Levi, Zion English, Vikram Voleti, Adam Letts, Varun Jampani, Robin Rombach
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation, Video
- Feladat
- Image generation, Video generation, Text-to-video, Image-to-video
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
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.
- Képzés számítás
- 6.7 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
312000000000000 FLOP / GPU / sec [bf16 assumed] * 200000 GPU-hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 6.7392e+22 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
- Használt chipek
- 384
- Chip-óra
- 200,000
- Teljesítményfogyasztás
- 304.6 kW
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
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (restricted use)
- Képzés kód
- Open (non-commercial)
- Hugging Face
- stabilityai
https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt Community License: Free for research, non-commercial, and commercial use by organizations and individuals generating annual revenue of US $1,000,000 (or local currency equivalent) or less, regardless of the source of that revenue. https://github.com/Stability-AI/generative-models
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Valószínűleg 10²³ FLOP felett
- Yes
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Stable Video Diffusion: Scaling Latent Video Diffusion Models to Large Datasets
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Stable Video Diffusion ki lett adva által Stability AI, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt November 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Image generation, Video, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation, Video generation, Text-to-video, Image-to-video.
A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva stabilityai.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 6.7 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
Stable Video Diffusion — gyakori kérdések
Stable Video Diffusion— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, Video, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation, Video generation, Text-to-video, Image-to-video. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Stable Video Diffusion— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt stabilityai. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
Stable Video Diffusion— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6.7 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
Stable Video Diffusion— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
Stable Video Diffusion— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
Stable Video Diffusion— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Stable Video Diffusion— Ki készítette ezt?
Kiadta Stability AI, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Stable Video Diffusion— 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.
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..