AR-LDM
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
- Alibaba,University of Waterloo,Vector Institute
- Organisatietype
- Industry,Academia,Academia
- Land
- China, Canada
- Gepubliceerd
- 20 November 2022
- Auteurs
- Xichen Pan, Pengda Qin, Yuhong Li, Hui Xue, Wenhu Chen
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Image generation
- Taak
- Text-to-image
- Basis model
- Stable Diffusion (LDM-KL-8-G)
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
- 1.5B
- Training gegevens
- tokens
- Epochs
- 50
Table 1
PororoSV, FlintstonesSV and VIST. All storytelling datasets, sizes would be possible to look up.
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 5.1 × 10²⁰ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
8 NVIDIA A100 GPUs for 8 days
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA A100
- Kloktijd
- 194 hours (8.1 days)
- Rekenkosten
- $746
8 NVIDIA A100 GPUs for 8 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
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Open (non-commercial)
no weights, no license. training and inference code here: https://github.com/xichenpan/ARLDM
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 86
The first latent diffusion model for coherent visual story synthesizing. "Quantitative results show that AR-LDM achieves SoTA FID scores on PororoSV, FlintstonesSV, and the newly introduced challenging dataset VIST containing natural images"
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Synthesizing Coherent Story with Auto-Regressive Latent Diffusion Models
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
AR-LDM werd gepubliceerd door Alibaba,University of Waterloo,Vector Institute, in het land geregistreerd als China, tijdens November 2022. De categorie waaronder de uitgever valt is industry,Academia,Academia.
Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van text-to-image.
In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Stable Diffusion (LDM-KL-8-G). De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.
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
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 5.1 × 10²⁰ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De inclusiecriteria: sOTA improvement.
Antwoorden
AR-LDM — veelgestelde vragen
AR-LDM— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Alibaba,University of Waterloo,Vector Institute, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia,Academia.
AR-LDM— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
AR-LDM— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het afhandelen van text-to-image. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
AR-LDM— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 5.1 × 10²⁰ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
AR-LDM— 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.
AR-LDM— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
AR-LDM— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1.5B. Table 1. 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.
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.