W.A.L.T
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- Stanford University,Google Research,Georgia Institute of Technology
- Organisatie type
- Academia,Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 11 December 2023
- Auteurs
- Agrim Gupta, Lijun Yu, Kihyuk Sohn, Xiuye Gu, Meera Hahn, Li Fei-Fei, Irfan Essa, Lu Jiang, José Lezama
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Video
- Taak
- Video generation, Text-to-video
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 4.7B
- Opleidingsgegevens
- tokens
"We train our base model at resolution 17 × 128 × 128 (3B parameters), and two 2× cascaded super-resolution models for 17 × 128 × 224 → 17 × 256 × 448 (L, 1.3B, p = 2) and 17 × 256 × 448 → 17 × 512 × 896 (L, 419M, p = 2) respectively" 3B + 1.3B + 419M = 4.719B
"We train W.A.L.T for text-to-video jointly on text-image and text-video pairs (Sec. 4.2). We used a dataset of ∼970M text-image pairs and ∼89M text-video pairs from the public internet and internal sources. "
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
- Model toegang
- Unreleased
- Trainingscode
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Vereiste vertrouwen
- Confident
"these design decisions enable us to achieve state-of-the-art performance on established video (UCF-101 and Kinetics-600) and image (ImageNet) generation benchmarks without using classifier free guidance"
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Photorealistic Video Generation with Diffusion Models
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Where it came from
W.A.L.T was published by Stanford University,Google Research,Georgia Institute of Technology, in United States of America, in December 2023. academia,Industry,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Video, and is recorded as doing video generation, Text-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.
Wat erin is gestopt om het te bouwen
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: sOTA improvement.
Antwoorden
W.A.L.T — Veelgestelde vragen
How many parameters does W.A.L.T have?
W.A.L.T has 4.7B parameters. "We train our base model at resolution 17 × 128 × 128 (3B parameters), and two 2× cascaded super-resolution models for 17 × 128 × 224 → 17 × 256 × 448 (L, 1.3B, p = 2) and 17 × 256 × 448 → 17 × 512 × 896 (L, 419M, p = 2) respectively" 3B + 1.3B + 419M = 4.719B. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created W.A.L.T?
W.A.L.T was published by Stanford University,Google Research,Georgia Institute of Technology, based in United States of America, categorised as academia,Industry,Academia.
When was W.A.L.T released?
W.A.L.T was published in December 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is W.A.L.T used for?
W.A.L.T works in Video, and is recorded as handling video generation, Text-to-video. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run W.A.L.T?
None. W.A.L.T is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is W.A.L.T open source?
No. W.A.L.T has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.