/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
VSpark · dense
Опубликована
5 июл 2026

Vspark

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

VSpark — англоязычная диффузионная модель на 726,2 млн параметров для генерации видео по текстовому описанию.

18скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

VSpark — модель генерации видео, опубликованная AyaanAhmed123. Она построена на Spatial-Temporal Diffusion Transformer и содержит 726,2 млн параметров; видеобэкбон включает 16 блоков с размерностью 1024 и 16 головами, а видеокодек VAE использует четыре уровня и латентность из четырёх каналов с шагом 8. Для текста применяется шестислойный трансформер с размерностью 768 и BPE-словарём из 49 408 токенов.

Модель предназначена для создания видео по текстовому описанию. В примере использования конвейер принимает текстовый запрос и возвращает кадры вместе с аудиомел-спектрограммой; метаданные также отмечают мультимодальность и генерацию аудио, но основная задача модели указана как text-to-video. В карточке заявлена лицензия Apache-2.0. Поддерживаемый язык — английский.

Это чекпойнт, инициализированный и обученный с нуля, а не производная указанной базовой модели. README не сообщает длину контекста, качество на бенчмарках или ограничения генерации, поэтому оценить эти свойства по доступным сведениям нельзя.

Сценарии применения

  • создание коротких видеосцен по текстовому запросу
  • визуализация описанного пейзажа или события
  • генерация кадров для концепт-видео
  • прототипирование видеоконтента из текстовой идеи

Ограничения

В доступных материалах не приведены результаты бенчмарков и количественная оценка качества. Контекстная длина и ограничения по длительности или разрешению видео не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🎬 VSpark — 0.5B Video Generation Model

VSpark is a fully trainable, scratch-initialized 726.2M parameter video generation model built with a Spatial-Temporal Diffusion Transformer architecture.

Architecture

ComponentDetails
Video backboneSpatial-Temporal DiT · 16 blocks · dim=1024 · 16 heads
Video VAE4-level encoder/decoder · latent_ch=4 · stride-8
Text encoder6-layer transformer · dim=768 · BPE vocab=49408
Audio decoder8-block mel-spectrogram DiT · dim=512
Total~726.2M params

Quick start

from vspark_pipeline import VSparkPipeline
pipe = VSparkPipeline.from_pretrained("AyaanAhmed123/Vspark")
frames, audio_mel = pipe("A golden sunset over ocean waves", num_inference_steps=50)

Training

python train_colab.py --data_dir /path/to/videos --epochs 50

License

Apache 2.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers.

Ревизия весов
278133d

0 моделей