WGAN-GP
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
- Courant Institute of Mathematical Sciences,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms)
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- United States of America, Canada
- Opublikowany
- 31 March 2017
- Autorzy
- Ishaan Gulrajani, Faruk Ahmed, Martin Arjovsky, Vincent Dumoulin, Aaron Courville
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
- tokens
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
- Open source
MIT license: https://github.com/igul222/improved_wgan_training
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
- 10,824
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Improved Training of Wasserstein GANs
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
WGAN-GP został opublikowany przez Courant Institute of Mathematical Sciences,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms), w kraju zapisanym jako United States of America, podczas March 2017. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Jak to zostało wytrenowane
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: highly cited.
Odpowiedzi
WGAN-GP — częste pytania
WGAN-GP— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
WGAN-GP— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
WGAN-GP— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Courant Institute of Mathematical Sciences,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms), oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
WGAN-GP— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2017. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
WGAN-GP— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
WGAN-GP— 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.
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.