Imagen Video

Gesloten gewichten Google Brain 11.6B parameters October 2022

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 Brain
Organisatietype
Industry
Land
United States of America
Gepubliceerd
5 October 2022
Auteurs
Jonathan Ho, William Chan, Chitwan Saharia, Jay Whang, Ruiqi Gao, Alexey Gritsenko, Diederik P. Kingma, Ben Poole, Mohammad Norouzi, David J. Fleet, Tim Salimans

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Video
Taak
Video generation, Text-to-video

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
11.6B

Figure 6 summarizes the entire cascading pipeline of Imagen Video. In total, we have 1 frozen text encoder, 1 base video diffusion model, 3 SSR (spatial super-resolution), and 3 TSR (temporal superresolution) models – for a total of 7 video diffusion models, with a total of 11.6B diffusion model parameters

Training gegevens
tokens

We train our models on a combination of an internal dataset consisting of 14 million video-text pairs and 60 million image-text pairs, and the publicly available LAION-400M image-text dataset.

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
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.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
Yes
Record vertrouwen
Confident
Citaties
2,019

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
Imagen Video: High Definition Video Generation with Diffusion Models
Laatst bijgewerkt
25 May 2026

Wat de cijfers betekenen

Wat dit model is

Imagen Video werd gepubliceerd door Google Brain, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens October 2022. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

Het werkt in het domein van Video, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van 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.

Antwoorden

Imagen Video — veelgestelde vragen

01

Imagen Video— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Video, en wordt geregistreerd als het afhandelen van video generation, Text-to-video. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

02

Imagen Video— 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.

03

Imagen Video— is het open-source?

Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.

04

Imagen Video— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 11.6B. Figure 6 summarizes the entire cascading pipeline of Imagen Video. In total, we have 1 frozen text encoder, 1 base video diffusion model, 3 SSR (spatial super-resolution), and 3 TSR (temporal superresolution) models – for a total of 7 video diffusion models, with a total of 11.6B diffusion model parameters. 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.

05

Imagen Video— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Google Brain, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.

06

Imagen Video— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in October 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 25 May 2026

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.