Lumiere
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Paese
- United States of America, Israel
- Pubblicato
- 23 January 2024
- Autori
- Omer Bar-Tal, Hila Chefer, Omer Tov, Charles Herrmann, Roni Paiss, Shiran Zada, Ariel Ephrat, Junhwa Hur, Guanghui Liu, Amit Raj, Yuanzhen Li, Michael Rubinstein, Tomer Michaeli, Oliver Wang, Deqing Sun, Tali Dekel, Inbar Mosseri
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video, Vision
- Compito
- Video generation, Text-to-video, Image-to-video
- Approccio
- Self-supervised learning
- Modello di base
- Imagen
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 200
We train our T2V model on a dataset containing 30M videos along with their text caption. The videos are 80 frames long at 16 fps (5 seconds). The base model is trained at 128×128 and the SSR outputs 1024 × 1024 frames. 30M videos * 80 frame/video = 2.4B
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 477
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Lumiere è stato pubblicato da Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, nel paese registrato come United States of America, durante January 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry,Academia,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Video, Vision, ed è registrato come eseguire il compito di video generation, Text-to-video, Image-to-video.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Imagen. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
Lumiere — domande comuni
Lumiere— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Lumiere— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Lumiere— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Lumiere— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia,Academia.
Lumiere— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Lumiere— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, Vision, e viene registrato come gestire il compito di video generation, Text-to-video, Image-to-video. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.