MultiBand Diffusion
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten van dit model zijn openbaar, maar er is geen parameter count voor gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsgetal begint bij dat nummer, dus laten we liever niets zien dan een verzonnen schatting.
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
- Meta AI,Hebrew University of Jerusalem,LORIA
- Organisatie type
- Industry,Academia,Academia
- Land
- United States of America, Israel, France
- Gepubliceerd
- 8 November 2023
- Auteurs
- Robin San Roman, Yossi Adi, Antoine Deleforge, Romain Serizel, Gabriel Synnaeve, Alexandre Défossez
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Audio, Speech
- Taak
- Audio generation
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.
- Opleidingsgegevens
- tokens
9096+2425+919+108+4989=17537 hours
Training berekeningen
De rekeningen die worden uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-berekeningen. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet hoe snel het voltooide model je antwoordt.
- Training berekeningen
- 2.6 × 10¹⁹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
"It takes around 2 days on 4 Nvidia V100 with 16 GB to train one of the 4 models." 125 tflop/s for V100 SXM (not clear which they used, could be PCI given small number - still same OOM thus confident) 4 * 125 trillion * 2 * 24 * 3600 * 0.3 = 2.6e19
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het net trok.
- Trainingshardware
- NVIDIA V100
- Wall-clock time
- 48 hours
- Bereken kosten
- $23
around 2 days
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
- Open — downloadable
- Model toegang
- Open weights (unrestricted)
- Trainingscode
- Open source
training, inference, and models (MIT) https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/MBD.md
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
- Citaties
- 43
"At equal bit rate, the proposed approach outperforms state-of-the-art generative techniques in terms of perceptual quality"
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- From Discrete Tokens to High-Fidelity Audio Using Multi-Band Diffusion
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
MultiBand Diffusion was published by Meta AI,Hebrew University of Jerusalem,LORIA, in United States of America, in November 2023. industry,Academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Audio, Speech, and is recorded as doing audio generation.
Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat maakt dat de hardwarevraag hieronder überhaupt te beantwoorden is.
Wat erin is gestopt om het te bouwen
Producing it required around 2.6 × 10¹⁹ FLOP of arithmetic, on NVIDIA V100, which is a statement about the training budget rather than about inference.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: sOTA improvement.
Antwoorden
MultiBand Diffusion — Veelgestelde vragen
Who created MultiBand Diffusion?
MultiBand Diffusion was published by Meta AI,Hebrew University of Jerusalem,LORIA, based in United States of America, categorised as industry,Academia,Academia.
When was MultiBand Diffusion released?
MultiBand Diffusion was published in November 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 MultiBand Diffusion used for?
MultiBand Diffusion works in Audio, Speech, and is recorded as handling audio generation. 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.
Where can I download MultiBand Diffusion?
The weights for MultiBand Diffusion are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
How much compute was used to train MultiBand Diffusion?
Around 2.6 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA V100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run MultiBand Diffusion?
We cannot say. MultiBand Diffusion has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is MultiBand Diffusion open source?
Its weights are published, so MultiBand Diffusion can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does MultiBand Diffusion have?
No parameter count has been published for MultiBand Diffusion, which is why no memory or speed figure appears on this page.
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.