Imagen
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 Brain
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 23 May 2022
- Autorzy
- Chitwan Saharia, William Chan, Saurabh Saxena, Lala Li, Jay Whang, Emily Denton, Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour, Burcu Karagol Ayan, S. Sara Mahdavi, Rapha Gontijo Lopes, Tim Salimans, Jonathan Ho, David J Fleet, Mohammad Norouzi
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Text-to-image, Image generation
- Podejście
- Self-supervised learning
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 7.8B
- Dane treningowe
- tokens
2B 64x64 generation model, 600M 64->256 super-resolution model, 400M 256->1024 super-resolution model Uses encodings from a frozen T5-XXL, which should be included in total parameter count. Loading the model directly, there are 4,762,310,656 parameters in the encoder. 2B + 4.762B + 600M + 400M = 7.762 billion here they claim it is 3B parameters: https://arxiv.org/pdf/2407.15811
[IMAGE-TEXT PAIRS] "We train on a combination of internal datasets, with ≈ 460M image-text pairs, and the publicly available Laion dataset [61], with ≈ 400M image-text pairs."
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 1.5 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
256 TPU v4 chips for 64x64, for 4 days 128 TPU v4 chips for 64->256, for 2 days 128 TPU v4 chips for 256->1024, for 2 days 256 TPUs * 275 teraFLOPS/TPU * 4 days + 2 * (128 TPUs * 275 teraFLOPS/TPU * 2 days) * 40% utilization = 1.46e+22 FLOP
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v4
- Zastosowane chipy
- 256
- Czas-chip
- 24,576
- Czas rzeczywisty
- 96 hours
- Pobór mocy
- 174.7 kW
- Koszt obliczeniowy
- $7,916
4 days
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
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model bazowy
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- Significant use,SOTA improvement,Highly cited
- Zapisz pewność
- Likely
- Cytaty
- 8,259
"Imagen achieves a new state-of-the-art FID score of 7.27 on the COCO dataset, without ever training on COCO" Also SOTA on MS-COCO (Table 5: https://arxiv.org/pdf/2206.10789v1)
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Imagen został opublikowany przez Google Brain, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2022. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie text-to-image, Image generation.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.5 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: significant use,SOTA improvement,Highly cited.
Odpowiedzi
Imagen — częste pytania
Imagen— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie text-to-image, Image generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Imagen— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.5 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v4. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Imagen— 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.
Imagen— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Imagen— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 7.8B. 2B 64x64 generation model, 600M 64->256 super-resolution model, 400M 256->1024 super-resolution model Uses encodings from a frozen T5-XXL, which should be included in total parameter count. Loading the model directly, there are 4,762,310,656 parameters in the encoder. 2B + 4.762B + 600M + 400M = 7.762 billion here they claim it is 3B parameters: https://arxiv.org/pdf/2407.15811. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Imagen— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google Brain, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Imagen— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.