ProgressiveGAN
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
- NVIDIA
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 27 October 2017
- Autorzy
- Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image generation
- Format numeryczny
- FP32
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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 8,487
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
ProgressiveGAN został opublikowany przez NVIDIA, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2017. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Jak to zostało wytrenowane
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: highly cited.
Odpowiedzi
ProgressiveGAN — częste pytania
ProgressiveGAN— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
ProgressiveGAN— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NVIDIA, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
ProgressiveGAN— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2017. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
ProgressiveGAN— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, 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.
ProgressiveGAN— 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.
ProgressiveGAN— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
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.