Show-1
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello sono open weight, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri. Ogni figura di memory e velocità parte da quel numero, quindi preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata..
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
- National University of Singapore
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Singapore
- Pubblicato
- 27 September 2023
- Autori
- David Junhao Zhang, Jay Zhangjie Wu, Jia-Wei Liu, Rui Zhao, Lingmin Ran, Yuchao Gu, Difei Gao, Mike Zheng Shou
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video
- Compito
- Video generation, Text-to-video
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
- 160,358,400,000,000 tokens
WebVid-10M 10.7M video-caption pairs. 52K total video hours.
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A100
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
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (non-commercial)
- Codice di addestramento
- Unreleased
https://github.com/showlab/Show-1 don't see training code Attribution-NonCommercial 4.0 International
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Unknown
"Our approach achieves state-of-the-art performance on standard benchmarks including UCF-101 and MSR-VTT."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Show-1: Marrying Pixel and Latent Diffusion Models for Text-to-Video Generation
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Show-1 è stato pubblicato da National University of Singapore, nel paese registrato come Singapore, durante September 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Video, ed è registrato come eseguire il compito di video generation, Text-to-video.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.
Addestramento e provenienza
È stato addestrato su un corpus di circa 160,358,400,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Show-1 — domande comuni
Show-1— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, e viene registrato come gestire il compito di video generation, Text-to-video. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Show-1— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
Show-1— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Non possiamo dire. Ha pesi aperti, ma non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, e ogni calcolo di memoria e velocità parte da quel numero. Preferiremmo non mostrare nulla piuttosto che una stima fabbricata.
Show-1— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
Show-1— 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.
Show-1— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da National University of Singapore, basato su Singapore, un'organizzazione categorizzata come academia.
Show-1— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 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.
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.