T2V-Turbo-v2

Apri i pesi University of California Santa Barbara (UCSB),University of California Los Angeles (UCLA),Amazon,University of Waterloo October 2024

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
University of California Santa Barbara (UCSB),University of California Los Angeles (UCLA),Amazon,University of Waterloo
Tipo di organizzazione
Academia,Academia,Industry,Academia
Paese
United States of America, Canada
Pubblicato
11 October 2024
Autori
Jiachen Li, Qian Long, Jian Zheng, Xiaofeng Gao, Robinson Piramuthu, Wenhu Chen, William Yang Wang

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
Modello di base
VideoCrafter2

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

8K gradient steps without gradient accumulation.

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
Chip utilizzati
8
Consumo energetico
6.3 kW

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 (unrestricted)
Codice di addestramento
Open (non-commercial)

apache-2.0 for weights https://huggingface.co/jiachenli-ucsb/T2V-Turbo-v2 no clear license for training code https://github.com/Ji4chenLi/t2v-turbo

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Unknown

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
T2V-Turbo-v2: Enhancing Video Generation Model Post-Training through Data, Reward, and Conditional Guidance Design
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

T2V-Turbo-v2 è stato pubblicato da University of California Santa Barbara (UCSB),University of California Los Angeles (UCLA),Amazon,University of Waterloo, nel paese registrato come United States of America, durante October 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Industry,Academia.

Funziona nel dominio di Video, ed è registrato come eseguire il compito di video generation, Text-to-video.

Costruisce su VideoCrafter2. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.

Risposte

T2V-Turbo-v2 — domande comuni

01

T2V-Turbo-v2— 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.

02

T2V-Turbo-v2— 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.

03

T2V-Turbo-v2— 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.

04

T2V-Turbo-v2— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da University of California Santa Barbara (UCSB),University of California Los Angeles (UCLA),Amazon,University of Waterloo, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Industry,Academia.

05

T2V-Turbo-v2— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in October 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.

06

T2V-Turbo-v2— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Video, e viene registrato come gestire il compito di video generation, Text-to-video. 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.

07

T2V-Turbo-v2— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.