Imagen
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
- Google Brain
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 23 May 2022
- Szerzők
- Chitwan Saharia, William Chan, Saurabh Saxena, Lala Li, Jay Whang, Emily Denton, Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour, Burcu Karagol Ayan, S. Sara Mahdavi, Rapha Gontijo Lopes, Tim Salimans, Jonathan Ho, David J Fleet, Mohammad Norouzi
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Text-to-image, Image generation
- Megközelítés
- Self-supervised learning
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 7.8B
- Képzési adatok
- tokens
2B 64x64 generation model, 600M 64->256 super-resolution model, 400M 256->1024 super-resolution model Uses encodings from a frozen T5-XXL, which should be included in total parameter count. Loading the model directly, there are 4,762,310,656 parameters in the encoder. 2B + 4.762B + 600M + 400M = 7.762 billion here they claim it is 3B parameters: https://arxiv.org/pdf/2407.15811
[IMAGE-TEXT PAIRS] "We train on a combination of internal datasets, with ≈ 460M image-text pairs, and the publicly available Laion dataset [61], with ≈ 400M image-text pairs."
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
- 1.5 × 10²² FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
256 TPU v4 chips for 64x64, for 4 days 128 TPU v4 chips for 64->256, for 2 days 128 TPU v4 chips for 256->1024, for 2 days 256 TPUs * 275 teraFLOPS/TPU * 4 days + 2 * (128 TPUs * 275 teraFLOPS/TPU * 2 days) * 40% utilization = 1.46e+22 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v4
- Használt chipek
- 256
- Chip-óra
- 24,576
- Fali óra idő
- 96 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 174.7 kW
- Számítási költség
- $7,916
4 days
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
- API access
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Alapmodell
- Yes
- Miért követik nyomon
- Significant use,SOTA improvement,Highly cited
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 8,259
"Imagen achieves a new state-of-the-art FID score of 7.27 on the COCO dataset, without ever training on COCO" Also SOTA on MS-COCO (Table 5: https://arxiv.org/pdf/2206.10789v1)
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Imagen ki lett adva által Google Brain, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása text-to-image, Image generation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.5 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: significant use,SOTA improvement,Highly cited.
Válaszok
Imagen — gyakori kérdések
Imagen— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot text-to-image, Image generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Imagen— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.5 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v4. 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.
Imagen— 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.
Imagen— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Imagen— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 7.8B. 2B 64x64 generation model, 600M 64->256 super-resolution model, 400M 256->1024 super-resolution model Uses encodings from a frozen T5-XXL, which should be included in total parameter count. Loading the model directly, there are 4,762,310,656 parameters in the encoder. 2B + 4.762B + 600M + 400M = 7.762 billion here they claim it is 3B parameters: https://arxiv.org/pdf/2407.15811. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
Imagen— Ki készítette ezt?
Kiadta Google Brain, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Imagen— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2022. 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..