VideoPoet
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,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia,Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 21 December 2023
- Autori
- Dan Kondratyuk, Lijun Yu, Xiuye Gu, José Lezama, Jonathan Huang, Grant Schindler, Rachel Hornung, Vighnesh Birodkar, Jimmy Yan, Ming-Chang Chiu, Krishna Somandepalli, Hassan Akbari, Yair Alon, Yong Cheng, Josh Dillon, Agrim Gupta, Meera Hahn, Anja Hauth, David Hendon, Alonso Martinez, David Minnen, Mikhail Sirotenko, Kihyuk Sohn, Xuan Yang, Hartwig Adam, Ming-Hsuan Yang, Irfan Essa, Huisheng Wang,…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video, Language, Audio
- Compito
- Video generation, Audio generation, Text-to-video, Image-to-video, Video-to-video
- Approccio
- Self-supervised learning
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.
- parametri
- 8B
- Dati di addestramento
- 2,000,000,000,000 tokens
Biggest model has 8B parameters; there are also experiments with 300M and 1B models.
Section 5.1: "We train on a total of 1B image-text pairs and ∼270M videos (∼100M with paired text, of which ∼50M are used for high-quality finetuning, and ∼170M with paired audio) from the public internet and other sources, i.e. around 2 trillion tokens across all modalities."
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
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 474
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
VideoPoet è stato pubblicato da Google Research,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante December 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia,Industry.
Funziona nel dominio di Video, Language, Audio, ed è registrato come eseguire il compito di video generation, Audio generation, Text-to-video, Image-to-video, Video-to-video.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Addestramento e provenienza
Il set di addestramento si aggirava attorno a 2,000,000,000,000 token di testo
Risposte
VideoPoet — domande comuni
VideoPoet— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 8B. Biggest model has 8B parameters; there are also experiments with 300M and 1B models. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
VideoPoet— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google Research,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Industry.
VideoPoet— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2023. 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.
VideoPoet— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, Language, Audio, e viene registrato come gestire il compito di video generation, Audio generation, Text-to-video, Image-to-video, Video-to-video. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
VideoPoet— 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.
VideoPoet— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
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.