MaskGIT (ImageNet)
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 Research
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 8 February 2022
- Szerzők
- Huiwen Chang, Han Zhang, Lu Jiang, Ce Liu, William T. Freeman
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image generation, Image-to-image
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
- 227M
- Képzési adatok
- tokens
- Epochok
- 300
227M Table 1
"For each dataset, we only train a single autoencoder, decoder, and codebook with 1024 tokens on cropped 256x256 images for all the experiments. The image is always compressed by a fixed factor of 16, i.e. from H ˆW to a grid of tokens in the size of h ˆ w, where h=H{16 and w=W{16. We find that this autoencoder, together with the codebook, can be reused to synthesize 512ˆ512 images." "All models are trained on 4x4 TPU devices with a batch size of 256. ImageNet models are trained for 300 epochs …
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Használt chipek
- 16
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
"Our experiments demonstrate that MaskGIT significantly outperforms the state-of-the-art transformer model on the ImageNet dataset, and accelerates autoregressive decoding by up to 64x"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- MaskGIT: Masked Generative Image Transformer
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
MaskGIT (ImageNet) ki lett adva által Google Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation, Image-to-image.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.
Válaszok
MaskGIT (ImageNet) — gyakori kérdések
MaskGIT (ImageNet)— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
MaskGIT (ImageNet)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 227M. 227M Table 1. 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.
MaskGIT (ImageNet)— Ki készítette ezt?
Kiadta Google Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
MaskGIT (ImageNet)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
MaskGIT (ImageNet)— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation, 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.
MaskGIT (ImageNet)— 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.
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..