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fast-vit-hd

kevin510

> A Hugging Face-compatible wrapper around the **FastViT-HD** vision backbone from > FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision-Language Models (Apple CVPR 2025). > This repo exposes **only the image encoder** – no text tower, no projection head – so you > can plug it into any downstream pipeline that needs per-image embeddings. D is the number of patches (e.g. 16 × 16 for 1024 × 1024 input). For 1024 × 1024 input, D = 16 × 16 = 256. The `mci.py` code implementation is licensed according to Apple's LICENSE; it is a modified version of the original `mci.py` from the FastVLM repo. The underlying weights inherit the license provided by Apple in their LICENSE_MODEL; review that file before use. All other code in this repo is licensed according to Apache 2.0.

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月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較

収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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