Make-A-Scene
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
- Meta AI
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 24 March 2022
- Autori
- Oran Gafni, Adam Polyak, Oron Ashual, Shelly Sheynin, Devi Parikh, Yaniv Taigman
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Image generation
- Compito
- Image generation, 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.
- parametri
- 4B
- Dati di addestramento
- 267,386,880,000 tokens
"Experiments were performed with a 4 billion parameter transformer, generating a sequence of 256 text tokens, 256 scene tokens, and 1024 image tokens, that are then decoded into an image with a resolution of 256 × 256 or 512 × 512 pixels (depending on the model of choice)"
"The scene-based transformer is trained on a union of CC12m [7], CC [51], and subsets of YFCC100m [55] and Redcaps [10], amounting to 35m text-image pairs." "The models were trained for a total of 170k iterations, with a batch size of 1024" "Experiments were performed with a 4 billion parameter transformer, generating a sequence of 256 text tokens, 256 scene tokens, and 1024 image tokens, that are then decoded into an image with a resolution of 256 × 256 or 512 × 512 pixels (depending on the m…
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 6.4 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 4 * 10^9 parameters * 267386880000 tokens [see dataset size notes] = 6.4172851e+21 FLOP
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.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Likely
"FID is calculated over a subset of 30k images generated from the MS-COCO validation set text prompts with no reranking, and provided in Tab. 4.6. The evaluated models are divided into two groups: trained with and without (denoted as filtered) the MS-COCO training set. In both scenarios our model achieves the lowest FID."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Make-A-Scene: Scene-Based Text-to-Image Generation with Human Priors
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Make-A-Scene è stato pubblicato da Meta AI, nel paese registrato come United States of America, durante March 2022. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di image generation, Text-to-image.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 6.4 × 10²¹ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 267,386,880,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Make-A-Scene — domande comuni
Make-A-Scene— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 2022. 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.
Make-A-Scene— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di image generation, Text-to-image. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Make-A-Scene— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.4 × 10²¹ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Make-A-Scene— 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.
Make-A-Scene— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Make-A-Scene— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 4B. "Experiments were performed with a 4 billion parameter transformer, generating a sequence of 256 text tokens, 256 scene tokens, and 1024 image tokens, that are then decoded into an image with a resolution of 256 × 256 or 512 × 512 pixels (depending on the model of choice)". 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.
Make-A-Scene— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Meta AI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
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.