Lumiere
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology
- Typ organizacji
- Industry,Academia,Academia,Academia
- Kraj
- United States of America, Israel
- Opublikowany
- 23 January 2024
- Autorzy
- Omer Bar-Tal, Hila Chefer, Omer Tov, Charles Herrmann, Roni Paiss, Shiran Zada, Ariel Ephrat, Junhwa Hur, Guanghui Liu, Amit Raj, Yuanzhen Li, Michael Rubinstein, Tomer Michaeli, Oliver Wang, Deqing Sun, Tali Dekel, Inbar Mosseri
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Video, Vision
- Zadanie
- Video generation, Text-to-video, Image-to-video
- Podejście
- Self-supervised learning
- Model bazowy
- Imagen
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 200
We train our T2V model on a dataset containing 30M videos along with their text caption. The videos are 80 frames long at 16 fps (5 seconds). The base model is trained at 128×128 and the SSR outputs 1024 × 1024 frames. 30M videos * 80 frame/video = 2.4B
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 477
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Lumiere został opublikowany przez Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas January 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Video, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie video generation, Text-to-video, Image-to-video.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, Imagen. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
Lumiere — częste pytania
Lumiere— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Lumiere— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Lumiere— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Lumiere— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google Research,Weizmann Institute of Science,Tel Aviv University,Technion - Israel Institute of Technology, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia,Academia,Academia.
Lumiere— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w January 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Lumiere— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Video, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie video generation, Text-to-video, Image-to-video. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.