Найдено: 731
фотографический реализм на новой MOSS Image
Экспериментальный чекпоинт от Sateluco для свежей архитектуры MOSS Image. Автор не гонится за глянцевой «киношностью», а пытается сделать обычные бытовые кадры похожими на настоящие фотографии. Выпущен в двух версиях: BF16 и INT8-квантование CONVROT8.
реализм на базе Krea 2 Turbo
Чекпоинт от автора lonecatone23 (Civitai), построенный на базовой модели Krea 2 Turbo. Назначение — фотореалистичная генерация: автор описывает долгий путь экспериментов с блокировкой мёржа, самим мёржем, «инъекцией» и файнтюном, прежде чем получил финальную версию. Триггер-слов нет.
детектор AI-текста для браузера
Draftmark — бесплатный on-device детектор письменных паттернов в английской прозе. Это точный weight-only INT8 ONNX-экспорт, который используется в браузерной версии; база — Oxidane/tmr-ai-text-detector, дообучены последние четыре слоя энкодера и классификационная голова.
файнтюн для сопоставления DOM-элементов
Исследовательский full-encoder файнтюн движка Laya для попарного сравнения DOM-элементов. На вход подаются baseline и candidate версии веб-страницы, на выходе — решение EQUIVALENT или NOT_EQUIVALENT.
5,7 млн параметров для команд умного дома
Модель от datatab превращает английскую фразу в действие Home Assistant: «turn off the kitchen lights» → HassTurnOff с устройством «kitchen lights». Весит 4,1–6,0 МБ, работает на обычном CPU и офлайн, без GPU и облака. Это не чат-модель, а узкий парсер команд для 13 действий Home Assistant.
русская речь без «э-э» и «м-м»
Файнтюн ai-sage/GigaAM-v3 (revision e2e_ctc) — Conformer с CTC-головой, который выдаёт русский текст с пунктуацией и нормализацией. Автор lazarenkod конвертировал модель в Core ML для приложения Promises: GigaAM.mlmodelc в fp16, front end — fp32.
сегментация рук робота на SAM3
AIWorker-Arm-Segmentation-v1 — файнтюн на базе facebook/sam3 от автора Dongkkka. Модель сегментирует видимые руки, кисти, захваты, пальцы и закреплённые камеры записывающего робота AI Worker на RGB-снимках с головной и наручных камер и выдаёт instance-маски, bounding boxes и scores.
поиск аналоговых схем по картинке, описанию и netlist
Это официальные чекпоинты модели AnalogRetriever с ICCAD 2026. Она учит кросс-модальные представле��ия для поиска аналоговых схем между изображениями схем, функциональными описаниями и SPICE netlist. База — CLIP ViT-L/14, поверх которого добавлен port-aware RGCN и трёхфазный curriculum.
аналоговый реализм на базе Krea 2 Turbo
Это чекпоинт от CornmeisterNL для генерации реалистичных изображений с аналоговым и ретро-стилем. Построен на базе Krea 2 Turbo, без триггер-слов; автор отдельно указывает настройки для версий V2 и V3/V4.
NSFW-чекпоинт для T2V и I2V
PinkCherry MiniMax H3 hybrid — чекпоинт от sexgod1979 на базе MiniMax H3. Обучен для T2V и I2V, включает FLA2VA и REF2VA turbo-воркфлоу. Доступен в версиях int8 convrot и bf16.
политика для двуручных задач с напитками
Это официальная SmolVLA-политика LeRobot 0.6.1, обученная на три задачи с напитками. База — замороженная HuggingFaceTB/SmolVLM2-500M-Video-Instruct, размер около 0,45 млрд параметров; action expert и проекции state/action обучены без весов lerobot/smolvla_base.
Splash package: 4-битный запуск для LM Studio
Это 4-битный пакет splash-packed-q4 для движка Splash — runtime в LM Studio или standalone splash serve. Собран из BF16-чекпоинта Arete-27B от Nous Research, то есть value-alignment SFT на базе Qwen3.8-27B. В пакете 78 артефактов, 73 файла весов, ~17.37 ГБ.
ASR в формате libwaifu
Это неофициальная конвертация Qwen/Qwen3-ASR-0.6B от ling0322 в формат библиотеки libwaifu: манифест и веса в float16. Внутри — аудиобашня и декодер Qwen3-0.6B, всего 782 млн параметров. Модель распознаёт речь на 30 языках, включая русский, и может определять язык сама или принимать его на вход.
чекпоинт, который превращает промпт в PVC-фигурку
PVC Figurerizer — чекпоинт с Civitai на базе MOSS Image. Он генерирует изображения в духе коллекционных фигурок: не просто «красит» персонажа под пластик, а превращает промпт в фигурку и виньетку. Триггер-слова не нужны.
кинематографичный реализм на базе MOSS Image
Чекпоинт для генерации изображений от автора catlover1937 на базе MOSS Image (~5B параметров). Версия V4.1 развивает атмосферу V3: автор убрал лишние веса и «пластиковую» кожу, сохранив тёмный контраст и динамичный свет.
файнтюн для двуручных задач
Пилотный релиз xuxie1031: файнтюн allenai/MolmoAct2-BimanualYAM на две сложные двуручные задачи StationeryBench. Модель на 5,44 млрд параметров поднимает успех в физической симуляции с 0% до 36% и 76%.
decensored-версия без лишних отказов
Это сторонняя decensored-версия Qwen/Qwen3.5-4B, сделанная через Heretic v1.4.0. База — 4B causal LM с vision encoder, поэтому модель рассчитана на задачи image-text-to-text.
мультимодальный dense-флагман Google DeepMind
Инструктивно-донастроенная версия Gemma 4 31B: принимает текст и изображения, выдаёт текст. 60 слоёв, ~30.7B параметров, контекст до 256K токенов, словарь 262K, лицензия Apache 2.0. Вариант dense — MoE в семействе отдельный, 26B A4B.
4B-LLM без отказов
Это uncensored-версия XHToken/Spark-X2.6-4B от MC7ever: 4,11 млрд параметров, text-generation на transformers. Модель обработана инструментом Tema_Q-Abliterated v1.1.1 (SCAPE), который убирает поведение отказа через абляцию направления отказа в весах, сохраняя общее качество.
политика захвата CPU
Это Vision-Language-Action политика, файнтюн lerobot/pi05_base от Physical Intelligence, адаптированная в LeRobot. Модель на ~4,14 млрд параметров обучена для робота UR5 с одной камерой: захватить CPU вакуумным захватом и положить в коробку.