StyleGAN-XL
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
- Max Planck Institute for Intelligent Systems,University of Tübingen
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- Germany
- Közölt
- 5 May 2022
- Szerzők
- Axel Sauer, Katja Schwarz, Andreas Geiger
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image generation
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
- 1.3 × 10²¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
" to match the prior state-of-the-art performance of ADM [Dhariwal and Nichol 2021] at a resolution of 512^2 pixels, training the models on a single NVIDIA Tesla V100 takes 400 days compared to the previously required 1914 V100-days." 125000000000000 FLOP / GPU / sec * 9600 GPU-hours [for a 512 resolution SOTA result] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.296e+21 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA V100
- Chip-óra
- 9,600
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 (unrestricted)
- Képzés kód
- Open source
MIT license: https://github.com/autonomousvision/stylegan-xl
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
StyleGAN-XL ki lett adva által Max Planck Institute for Intelligent Systems,University of Tübingen, az országban rögzítve mint Germany, alatt May 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation.
A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.3 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
StyleGAN-XL — gyakori kérdések
StyleGAN-XL— 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.
StyleGAN-XL— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
StyleGAN-XL— Ki készítette ezt?
Kiadta Max Planck Institute for Intelligent Systems,University of Tübingen, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
StyleGAN-XL— 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.
StyleGAN-XL— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
StyleGAN-XL— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
StyleGAN-XL— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.3 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. 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.
StyleGAN-XL— 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.
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..