PG-SWGAN
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
- ETH Zurich
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Switzerland
- Közölt
- 15 June 2019
- Szerzők
- Jiqing Wu, Zhiwu Huang, Dinesh Acharya, Wen Li, Janine Thoma, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image generation
- Numerikus formátum
- FP32
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
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
- Unreleased
- Képzés kód
- Open (non-commercial)
looks like code but no weights, no license specified: https://github.com/musikisomorphie/swd
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
- Unknown
- Hivatkozások
- 136
"For fair comparison, we equip the same progressive growing architecture with our proposed SWGAN objective and its dual SWD blocks (PG-SWGAN). As shown in Fig. 3 (Right) and Fig. 5, our PG-SWGAN can outperform PG-WGAN in terms of both qualitative and quantitative comparison on the CelebA-HQ and LSUN datasets"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Sliced Wasserstein Generative Models
- Utoljára frissítve
- 1 December 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
PG-SWGAN ki lett adva által ETH Zurich, az országban rögzítve mint Switzerland, alatt June 2019. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
PG-SWGAN — gyakori kérdések
PG-SWGAN— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
PG-SWGAN— Ki készítette ezt?
Kiadta ETH Zurich, alapján Switzerland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
PG-SWGAN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
PG-SWGAN— 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.
PG-SWGAN— 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.
PG-SWGAN— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
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..