StyleGAN-XL
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
Dit model's gewichten zijn open-source, maar er is geen parameter aantal gepubliceerd. Elk geheugen- en snelheidsfiguur begint vanaf dat nummer, dus we geven liever niets weer dan een gefabriceerde schatting..
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
- Max Planck Institute for Intelligent Systems,University of Tübingen
- Organisatietype
- Academia,Academia
- Land
- Germany
- Gepubliceerd
- 5 May 2022
- Auteurs
- Axel Sauer, Katja Schwarz, Andreas Geiger
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Image generation
- Taak
- Image generation
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.
- Training gegevens
- tokens
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
- 1.3 × 10²¹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
" to match the prior state-of-the-art performance of ADM [Dhariwal and Nichol 2021] at a resolution of 512^2 pixels, training the models on a single NVIDIA Tesla V100 takes 400 days compared to the previously required 1914 V100-days." 125000000000000 FLOP / GPU / sec * 9600 GPU-hours [for a 512 resolution SOTA result] * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 1.296e+21 FLOP
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA V100
- Chip-uren
- 9,600
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
- Toegang tot model
- Open weights (unrestricted)
- Training code
- Open source
MIT license: https://github.com/autonomousvision/stylegan-xl
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
- Likely
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- StyleGAN-XL: Scaling StyleGAN to Large Diverse Datasets
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
StyleGAN-XL werd gepubliceerd door Max Planck Institute for Intelligent Systems,University of Tübingen, in het land geregistreerd als Germany, tijdens May 2022. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia.
Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image generation.
Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 1.3 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA V100. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
StyleGAN-XL — veelgestelde vragen
StyleGAN-XL— is het open-source?
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.
StyleGAN-XL— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
StyleGAN-XL— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Max Planck Institute for Intelligent Systems,University of Tübingen, gebaseerd op Germany, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.
StyleGAN-XL— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in May 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
StyleGAN-XL— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image generation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
StyleGAN-XL— waar kan ik het downloaden?
De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.
StyleGAN-XL— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.3 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA V100. 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.
StyleGAN-XL— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
We kunnen niets zeggen. Het heeft open weights, maar er is geen parameter telling gepubliceerd voor het, en elke memory en snelheid berekening begint vanaf dat nummer. We tonen liever niets dan een gefabriceerde schatting.
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.