Make-A-Scene
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
- Meta AI
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 24 March 2022
- Auteurs
- Oran Gafni, Adam Polyak, Oron Ashual, Shelly Sheynin, Devi Parikh, Yaniv Taigman
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Image generation
- Taak
- Image generation, Text-to-image
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
- 4B
- Training gegevens
- 267,386,880,000 tokens
"Experiments were performed with a 4 billion parameter transformer, generating a sequence of 256 text tokens, 256 scene tokens, and 1024 image tokens, that are then decoded into an image with a resolution of 256 × 256 or 512 × 512 pixels (depending on the model of choice)"
"The scene-based transformer is trained on a union of CC12m [7], CC [51], and subsets of YFCC100m [55] and Redcaps [10], amounting to 35m text-image pairs." "The models were trained for a total of 170k iterations, with a batch size of 1024" "Experiments were performed with a 4 billion parameter transformer, generating a sequence of 256 text tokens, 256 scene tokens, and 1024 image tokens, that are then decoded into an image with a resolution of 256 × 256 or 512 × 512 pixels (depending on the m…
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
- 6.4 × 10²¹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 4 * 10^9 parameters * 267386880000 tokens [see dataset size notes] = 6.4172851e+21 FLOP
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Likely
"FID is calculated over a subset of 30k images generated from the MS-COCO validation set text prompts with no reranking, and provided in Tab. 4.6. The evaluated models are divided into two groups: trained with and without (denoted as filtered) the MS-COCO training set. In both scenarios our model achieves the lowest FID."
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Make-A-Scene: Scene-Based Text-to-Image Generation with Human Priors
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
Make-A-Scene werd gepubliceerd door Meta AI, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens March 2022. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image generation, Text-to-image.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Training en herkomst
De training run verbruikte ongeveer 6.4 × 10²¹ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Training verbruikte een corpus van ongeveer 267,386,880,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.
Antwoorden
Make-A-Scene — veelgestelde vragen
Make-A-Scene— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in March 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Make-A-Scene— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Image generation, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image generation, Text-to-image. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
Make-A-Scene— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 6.4 × 10²¹ FLOP. 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.
Make-A-Scene— 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.
Make-A-Scene— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Make-A-Scene— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 4B. "Experiments were performed with a 4 billion parameter transformer, generating a sequence of 256 text tokens, 256 scene tokens, and 1024 image tokens, that are then decoded into an image with a resolution of 256 × 256 or 512 × 512 pixels (depending on the model of choice)". 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.
Make-A-Scene— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Meta AI, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
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.