Perfusion
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
- NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia,Academia
- Paese
- United States of America, Israel
- Pubblicato
- 2 May 2023
- Autori
- Yoad Tewel, Rinon Gal, Gal Chechik, Yuval Atzmon
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Image generation
- Compito
- Text-to-image
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
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
- 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
- Unknown
- Citazioni
- 237
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Key-Locked Rank One Editing for Text-to-Image Personalization
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Perfusion è stato pubblicato da NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University, nel paese registrato come United States of America, durante May 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry,Academia,Academia.
Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di text-to-image.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
Perfusion — domande comuni
Perfusion— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Perfusion— 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.
Perfusion— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da NVIDIA,Tel Aviv University,Bar-Ilan University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia.
Perfusion— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 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.
Perfusion— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di text-to-image. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Perfusion— 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.
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.