T2V-Turbo-v2
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
- University of California Santa Barbara (UCSB),University of California Los Angeles (UCLA),Amazon,University of Waterloo
- Organisatietype
- Academia,Academia,Industry,Academia
- Land
- United States of America, Canada
- Gepubliceerd
- 11 October 2024
- Auteurs
- Jiachen Li, Qian Long, Jian Zheng, Xiaofeng Gao, Robinson Piramuthu, Wenhu Chen, William Yang Wang
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
- Basis model
- VideoCrafter2
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
8K gradient steps without gradient accumulation.
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
- Gebruikte chips
- 8
- Stroomverbruik
- 6.3 kW
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 (non-commercial)
apache-2.0 for weights https://huggingface.co/jiachenli-ucsb/T2V-Turbo-v2 no clear license for training code https://github.com/Ji4chenLi/t2v-turbo
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
- Unknown
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- T2V-Turbo-v2: Enhancing Video Generation Model Post-Training through Data, Reward, and Conditional Guidance Design
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
T2V-Turbo-v2 werd gepubliceerd door University of California Santa Barbara (UCSB),University of California Los Angeles (UCLA),Amazon,University of Waterloo, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens October 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia,Industry,Academia.
Het werkt in het domein van Video, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van video generation, Text-to-video.
Het bouwt voort op VideoCrafter2. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.
Gepubliceerde gewichten betekenen dat het model op jouw machine draait in plaats van op die van iemand anders, wat de hardwarevraag hieronder op enige manier beantwoordbaar maakt.
Antwoorden
T2V-Turbo-v2 — veelgestelde vragen
T2V-Turbo-v2— 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.
T2V-Turbo-v2— 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.
T2V-Turbo-v2— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
T2V-Turbo-v2— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door University of California Santa Barbara (UCSB),University of California Los Angeles (UCLA),Amazon,University of Waterloo, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia,Industry,Academia.
T2V-Turbo-v2— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in October 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
T2V-Turbo-v2— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Video, en wordt geregistreerd als het afhandelen van video generation, Text-to-video. 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.
T2V-Turbo-v2— 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.
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.