Perfusion

Zárt súlyok NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University May 2023

Nincs becslés

Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény

A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..

Felvételen

Teljes specifikáció

Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University
Szervezet típusa
Industry,Academia,Academia
Ország
United States of America, Israel
Kiadva
2 May 2023
Szerzők
Yoad Tewel, Rinon Gal, Gal Chechik, Yuval Atzmon

Mit csinál

A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.

Irányítószám
Image generation
Feladat
Text-to-image

Méret

Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.

Képzési adatok
tokens

A képzési futam

A kiképzéshez fizikailag szükséges volt: milyen chipek, hány, meddig és mennyi áramot vett le a hálózatról.

Képzési hardver
NVIDIA A100

Elérhetőség

Hogy megszerezheted-e a modellt és futtathatod a saját hardvereden, ami eldönti, hogy a ezen az oldalon szereplő grafikus kártyák adatai alkalmazhatóak-e.

Súlyok
Closed — provider access only
Modell hozzáférés
Unreleased
Képzés kód
Unreleased

Hogyan van besorolva

Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.

Rögzítési bizalom
Unknown
Citations
237

Források

Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Key-Locked Rank One Editing for Text-to-Image Personalization
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentek a számok

Mit jelent ez a modell?

Perfusion was published by NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University, in United States of America, in May 2023. industry,Academia,Academia is the category the publisher falls under.

It works in Image generation, and is recorded as doing text-to-image.

Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.

Válaszok

Perfusion — Gyakran ismételt kérdések

01

Is Perfusion open source?

No. Perfusion has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.

02

How many parameters does Perfusion have?

No parameter count has been published for Perfusion, which is why no memory or speed figure appears on this page.

03

Who created Perfusion?

Perfusion was published by NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University, based in United States of America, categorised as industry,Academia,Academia.

04

When was Perfusion released?

Perfusion was published in May 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

05

What is Perfusion used for?

Perfusion works in Image generation, and is recorded as handling text-to-image. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

06

What GPU do I need to run Perfusion?

None. Perfusion is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

Forrás

Eredeti közzététel

Utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.