Projected GAN
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są OPEN, ale nie opublikowano liczby parametrów. Każda figura dotycząca MEMORY i prędkości zaczyna się od tej liczby, więc wolelibyśmy nic nie pokazywać niż wymyśloną estymację..
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
- Heidelberg University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Germany
- Opublikowany
- 1 November 2021
- Autorzy
- Axel Sauer, Kashyap Chitta, Jens Müller, Andreas Geiger
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Image generation
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
- 3,000,000 tokens
They experiment with 22 image datasets. Largest appears to be LSUN-Bedroom at 3M images.
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
- 1.1 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
"With this setting, each experiment takes roughly 100-200 GPU hours on a NVIDIA V100, for more details we refer to the appendix." "We conduct our experiments on an internal cluster with several nodes, each with up to 8 Quadro RTX 6000 or NVIDIA V100 using PyTorch 1.7.1 and CUDA 11.0." In appendix table 7, takes 10.1 seconds per 1k images on 8 Quadro RTX 6000s. Longest training run for Projected GAN appears to be in Figure 4 (left), at 14M images, though this is overtrained and the largest chec…
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA V100,NVIDIA Quadro RTX 6000
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
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Open source
MIT license https://github.com/autonomousvision/projected-gan
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 280
Table 3 "It is further compatible with resolutions of up to one Megapixel and advances the state-of-the-art Fréchet Inception Distance (FID) on twenty-two benchmark datasets"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Projected GANs Converge Faster
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Projected GAN został opublikowany przez Heidelberg University, w kraju zapisanym jako Germany, podczas November 2021. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation.
Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1.1 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100,NVIDIA Quadro RTX 6000. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 3,000,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: sOTA improvement.
Odpowiedzi
Projected GAN — częste pytania
Projected GAN— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Heidelberg University, oparty na Germany, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Projected GAN— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Projected GAN— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Projected GAN— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
Projected GAN— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.1 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA V100,NVIDIA Quadro RTX 6000. 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.
Projected GAN— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Nie możemy powiedzieć. Ma otwarte wagi, ale nie opublikowano liczby parametrów, a wszelkie obliczenia pamięci i prędkości zaczynają się od tej liczby. Wolimy nie pokazywać niczego niż fałszywą szacunkową wartość.
Projected GAN— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
Projected GAN— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
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.