VideoPoet
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Google Research,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind
- Organisatietype
- Industry,Academia,Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 21 December 2023
- Auteurs
- 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,…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Video, Language, Audio
- Taak
- Video generation, Audio generation, Text-to-video, Image-to-video, Video-to-video
- Aanpak
- Self-supervised learning
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 8B
- Training gegevens
- 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."
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 474
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
VideoPoet werd gepubliceerd door Google Research,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens December 2023. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry,Academia,Industry.
Het werkt in het domein van Video, Language, Audio, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van video generation, Audio generation, Text-to-video, Image-to-video, Video-to-video.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Training en herkomst
De trainingsset liep naar ongeveer 2,000,000,000,000 tekstokens
Antwoorden
VideoPoet — veelgestelde vragen
VideoPoet— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 8B. Biggest model has 8B parameters; there are also experiments with 300M and 1B models. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
VideoPoet— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google Research,Carnegie Mellon University (CMU),Google DeepMind, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia,Industry.
VideoPoet— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in December 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
VideoPoet— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Video, Language, Audio, en wordt geregistreerd als het afhandelen van video generation, Audio generation, Text-to-video, Image-to-video, Video-to-video. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
VideoPoet— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
VideoPoet— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.